主分类：搜索推荐与业务决策算法研发
辅助：大模型与生成式算法研发（仅展示）
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
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"company_description": "字节跳动提供内容创作、信息分发、电商和协作产品，旗下产品包括抖音、今日头条、TikTok和飞书。"
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"responsibilities": "团队介绍：字节跳动搜索团队主要负责抖音、国际化短视频、今日头条、红果短剧、番茄小说、AI搜索等产品以及电商、生活服务等业务的搜索算法创新和架构研发工作。\n我们使用前沿的机器学习\\大模型技术进行端到端建模并不断创新突破，同时专注于分布式系统、机器学习系统的构建和性能优化，从内存、Disk等优化到索引压缩、召回、排序等算法的探索，致力于支撑字节跳动持续多元化的产品创新和高速的业务增长、基于大模型革新和重塑下一代搜索技术体系，充分给同学们提供成长自我的机会。\n主要工作方向包括：\n1、探索前沿的NLP技术：全面基于LLM的Query分析、相关性、个性化预估、满意度评估、生成式检索等，全链路应用LLM/VLM，每个细节都充满挑战；\n2、跨模态匹配技术：进行多模态预训练，在超大规模的多模态表征、匹配、生成等多个技术方向上持续突破，打造世界领先的多模态搜索系统。\n3、大规模流式机器学习技术：应用大规模机器学习，解决搜索中的推荐问题，让搜索更加个性化更加懂你；\n4、千亿级数据规模的架构：从大规模离线计算，分布式系统的性能、调度优化，到构建高可用、高吞吐和低延迟的在线服务的方方面面都有深入研究和创新；\n5、推荐技术：基于超大规模机器学习、因果推断、大模型推理等技术手段，构建业界领先的搜索推荐系统，对搜索推荐技术进行探索和创新。\n\n1、多模态大模型：基于VLM、大规模对比学习、通用Tokenizer等模型研究与应用，为抖音短视频生态提供基础的高质量图文Caption、多模态表征、Tokenizer等，探索多模态大模型的Scaling Law；\n2、AI问答/Agent：基于Continue Train、SFT、RL等训练技术迭代Planner、Summary提升工具使用、多媒体总结能力，探索Agentic技术升级；\n3、大规模视觉搜索：相关性、召回排序、个性化建模等算法持续升级提升用户体验，探索自动化标注、生成式召回、召粗精一体化系统、多模态表征/个性化CoTrain、Dense个性化、RL Based GE混排等技术。",
"requirements_text": "1、本科及以上学历，基础扎实，有良好的代码、机器学习算法功底和经验；\n2、熟悉CV、VLM、OmniModel、LLM、Agent、DeepResearch、视觉搜索/AI问答等相关的算法和技术；\n3、出色的问题解决能力，善于分析，历史上解决过难题，遇到难题时能静下心，没有畏难情绪，能查到底层；\n4、由衷热爱技术，可以一线写代码，查问题，有强烈的工作责任心，较好的学习能力、沟通能力和自驱力。",
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"fulltext": "多模态算法工程师-搜索\n职位描述\n团队介绍：字节跳动搜索团队主要负责抖音、国际化短视频、今日头条、红果短剧、番茄小说、AI搜索等产品以及电商、生活服务等业务的搜索算法创新和架构研发工作。\n我们使用前沿的机器学习\\大模型技术进行端到端建模并不断创新突破，同时专注于分布式系统、机器学习系统的构建和性能优化，从内存、Disk等优化到索引压缩、召回、排序等算法的探索，致力于支撑字节跳动持续多元化的产品创新和高速的业务增长、基于大模型革新和重塑下一代搜索技术体系，充分给同学们提供成长自我的机会。\n主要工作方向包括：\n1、探索前沿的NLP技术：全面基于LLM的Query分析、相关性、个性化预估、满意度评估、生成式检索等，全链路应用LLM/VLM，每个细节都充满挑战；\n2、跨模态匹配技术：进行多模态预训练，在超大规模的多模态表征、匹配、生成等多个技术方向上持续突破，打造世界领先的多模态搜索系统。\n3、大规模流式机器学习技术：应用大规模机器学习，解决搜索中的推荐问题，让搜索更加个性化更加懂你；\n4、千亿级数据规模的架构：从大规模离线计算，分布式系统的性能、调度优化，到构建高可用、高吞吐和低延迟的在线服务的方方面面都有深入研究和创新；\n5、推荐技术：基于超大规模机器学习、因果推断、大模型推理等技术手段，构建业界领先的搜索推荐系统，对搜索推荐技术进行探索和创新。\n\n1、多模态大模型：基于VLM、大规模对比学习、通用Tokenizer等模型研究与应用，为抖音短视频生态提供基础的高质量图文Caption、多模态表征、Tokenizer等，探索多模态大模型的Scaling Law；\n2、AI问答/Agent：基于Continue Train、SFT、RL等训练技术迭代Planner、Summary提升工具使用、多媒体总结能力，探索Agentic技术升级；\n3、大规模视觉搜索：相关性、召回排序、个性化建模等算法持续升级提升用户体验，探索自动化标注、生成式召回、召粗精一体化系统、多模态表征/个性化CoTrain、Dense个性化、RL Based GE混排等技术。\n\n职位要求\n1、本科及以上学历，基础扎实，有良好的代码、机器学习算法功底和经验；\n2、熟悉CV、VLM、OmniModel、LLM、Agent、DeepResearch、视觉搜索/AI问答等相关的算法和技术；\n3、出色的问题解决能力，善于分析，历史上解决过难题，遇到难题时能静下心，没有畏难情绪，能查到底层；\n4、由衷热爱技术，可以一线写代码，查问题，有强烈的工作责任心，较好的学习能力、沟通能力和自驱力。\n团队介绍：字节跳动搜索团队主要负责抖音、国际化短视频、今日头条、红果短剧、番茄小说、AI搜索等产品以及电商、生活服务等业务的搜索算法创新和架构研发工作。\n我们使用前沿的机器学习\\大模型技术进行端到端建模并不断创新突破，同时专注于分布式系统、机器学习系统的构建和性能优化，从内存、Disk等优化到索引压缩、召回、排序等算法的探索，致力于支撑字节跳动持续多元化的产品创新和高速的业务增长、基于大模型革新和重塑下一代搜索技术体系，充分给同学们提供成长自我的机会。\n主要工作方向包括：\n1、探索前沿的NLP技术：全面基于LLM的Query分析、相关性、个性化预估、满意度评估、生成式检索等，全链路应用LLM/VLM，每个细节都充满挑战；\n2、跨模态匹配技术：进行多模态预训练，在超大规模的多模态表征、匹配、生成等多个技术方向上持续突破，打造世界领先的多模态搜索系统。\n3、大规模流式机器学习技术：应用大规模机器学习，解决搜索中的推荐问题，让搜索更加个性化更加懂你；\n4、千亿级数据规模的架构：从大规模离线计算，分布式系统的性能、调度优化，到构建高可用、高吞吐和低延迟的在线服务的方方面面都有深入研究和创新；\n5、推荐技术：基于超大规模机器学习、因果推断、大模型推理等技术手段，构建业界领先的搜索推荐系统，对搜索推荐技术进行探索和创新。\n\n1、多模态大模型：基于VLM、大规模对比学习、通用Tokenizer等模型研究与应用，为抖音短视频生态提供基础的高质量图文Caption、多模态表征、Tokenizer等，探索多模态大模型的Scaling Law；\n2、AI问答/Agent：基于Continue Train、SFT、RL等训练技术迭代Planner、Summary提升工具使用、多媒体总结能力，探索Agentic技术升级；\n3、大规模视觉搜索：相关性、召回排序、个性化建模等算法持续升级提升用户体验，探索自动化标注、生成式召回、召粗精一体化系统、多模态表征/个性化CoTrain、Dense个性化、RL Based GE混排等技术。\n1、本科及以上学历，基础扎实，有良好的代码、机器学习算法功底和经验；\n2、熟悉CV、VLM、OmniModel、LLM、Agent、DeepResearch、视觉搜索/AI问答等相关的算法和技术；\n3、出色的问题解决能力，善于分析，历史上解决过难题，遇到难题时能静下心，没有畏难情绪，能查到底层；\n4、由衷热爱技术，可以一线写代码，查问题，有强烈的工作责任心，较好的学习能力、沟通能力和自驱力。",
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