主分类：云基础设施与系统软件研发
辅助：搜索推荐与业务决策算法研发（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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"job_title": "搜索架构工程师-国际电商",
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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：负责抖音、今日头条等产品的搜索算法创新和架构研发工作。我们使用前沿的机器学习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，以及应用RAG技术，使得AI对数亿抖音用户的潜在价值得以实现。充分给同学们提供成长自我的机会。\n1、探索前沿的检索技术：横跨视频、直播、图文、团购等众多体裁，从基础的NLP技术，到基于多模态理解、用户行为理解、EMBED DING相似性等的召回；\n2、探索大规模的排序技术：在原有BERT、大规模稀疏模型的基础上，探索和落地超大规模自回归模型SCALING LAW；\n3、探索超大规模的AI搜索RAG引擎：充分挖掘抖音海量流量的潜在价值，建设超大规模、多AGENT协同的AI搜整体架构，满足潜在的用户价值；\n4、大规模流式机器学习技术：超高吞吐实时数据流，流式大规模机器学习，让更个性化的搜索更加懂你；\n5、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。\n\n1、参与国际电商等业务的搜索引擎研发工作，服务数亿海量用户；\n2、参与搜索引擎核心架构设计与开发，可能的方向包括：\n1）设计开发千亿级网页搜索的数据流、分布式建库、在线检索系统，设计和自研业内领先的检索架构；\n2）设计面向视频、图文、电商等不同体裁的大规模数据处理平台，研发业界领先的搜索建库系统；\n3）设计开发万亿级Spider系统的实时计算、调度分发、压力控制、蜘蛛抓取等服务；\n4）设计开发高可用的搜索引擎稳定性解决方案、持续优化服务性能，提供高吞吐、低延迟、高可用的搜索在线服务；\n5）跟进业界技术趋势，推动新技术、新方法在Spider、建库、检索系统、Ranking架构应用落地。",
"requirements_text": "1、具备扎实的计算机理论基础、出色的编码能力、出色的数据结构和基础算法功底；\n2、出色的分析问题、解决问题能力，追求优雅的架构设计和代码习惯，对挑战技术难题充满激情；\n3、熟悉Linux环境下性能调优、有大规模C++在线服务研发经验者优先；\n4、有主流大规模推荐/搜索引擎架构研发经验者优先；\n5、熟悉分布式系统相关理论，有分布式数据库、分布式计算框架研发经验者优先；\n6、熟悉信息检索基础理论，有大规模分布式信息检索系统（如ElasticSearch、Vespa）研发与维护经验者优先；有分布式数据库领域知名开源项目（如CockroachDB、TiDB、GreenPlum、ClickHouse等）活跃贡献者优先。",
"skills": [AI生成
"C++",
"ClickHouse",
"Linux",
"Elasticsearch",
"数据结构",
"分布式系统",
"数据库",
"性能调优",
"架构设计",
"解决问题"
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"preferred_qualifications": "3、熟悉Linux环境下性能调优、有大规模C++在线服务研发经验者优先；4、有主流大规模推荐/搜索引擎架构研发经验者优先；5、熟悉分布式系统相关理论，有分布式数据库、分布式计算框架研发经验者优先；6、熟悉信息检索基础理论，有大规模分布式信息检索系统（如ElasticSearch、Vespa）研发与维护经验者优先；有分布式数据库领域知名开源项目（如CockroachDB、TiDB、GreenPlum、ClickHouse等）活跃贡献者优先",
"job_highlights": "未披露"
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"fulltext": "搜索架构工程师-国际电商\n职位描述\n团队介绍：负责抖音、今日头条等产品的搜索算法创新和架构研发工作。我们使用前沿的机器学习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，以及应用RAG技术，使得AI对数亿抖音用户的潜在价值得以实现。充分给同学们提供成长自我的机会。\n1、探索前沿的检索技术：横跨视频、直播、图文、团购等众多体裁，从基础的NLP技术，到基于多模态理解、用户行为理解、EMBED DING相似性等的召回；\n2、探索大规模的排序技术：在原有BERT、大规模稀疏模型的基础上，探索和落地超大规模自回归模型SCALING LAW；\n3、探索超大规模的AI搜索RAG引擎：充分挖掘抖音海量流量的潜在价值，建设超大规模、多AGENT协同的AI搜整体架构，满足潜在的用户价值；\n4、大规模流式机器学习技术：超高吞吐实时数据流，流式大规模机器学习，让更个性化的搜索更加懂你；\n5、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。\n\n1、参与国际电商等业务的搜索引擎研发工作，服务数亿海量用户；\n2、参与搜索引擎核心架构设计与开发，可能的方向包括：\n1）设计开发千亿级网页搜索的数据流、分布式建库、在线检索系统，设计和自研业内领先的检索架构；\n2）设计面向视频、图文、电商等不同体裁的大规模数据处理平台，研发业界领先的搜索建库系统；\n3）设计开发万亿级Spider系统的实时计算、调度分发、压力控制、蜘蛛抓取等服务；\n4）设计开发高可用的搜索引擎稳定性解决方案、持续优化服务性能，提供高吞吐、低延迟、高可用的搜索在线服务；\n5）跟进业界技术趋势，推动新技术、新方法在Spider、建库、检索系统、Ranking架构应用落地。\n\n职位要求\n1、具备扎实的计算机理论基础、出色的编码能力、出色的数据结构和基础算法功底；\n2、出色的分析问题、解决问题能力，追求优雅的架构设计和代码习惯，对挑战技术难题充满激情；\n3、熟悉Linux环境下性能调优、有大规模C++在线服务研发经验者优先；\n4、有主流大规模推荐/搜索引擎架构研发经验者优先；\n5、熟悉分布式系统相关理论，有分布式数据库、分布式计算框架研发经验者优先；\n6、熟悉信息检索基础理论，有大规模分布式信息检索系统（如ElasticSearch、Vespa）研发与维护经验者优先；有分布式数据库领域知名开源项目（如CockroachDB、TiDB、GreenPlum、ClickHouse等）活跃贡献者优先。\n团队介绍：负责抖音、今日头条等产品的搜索算法创新和架构研发工作。我们使用前沿的机器学习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，以及应用RAG技术，使得AI对数亿抖音用户的潜在价值得以实现。充分给同学们提供成长自我的机会。\n1、探索前沿的检索技术：横跨视频、直播、图文、团购等众多体裁，从基础的NLP技术，到基于多模态理解、用户行为理解、EMBED DING相似性等的召回；\n2、探索大规模的排序技术：在原有BERT、大规模稀疏模型的基础上，探索和落地超大规模自回归模型SCALING LAW；\n3、探索超大规模的AI搜索RAG引擎：充分挖掘抖音海量流量的潜在价值，建设超大规模、多AGENT协同的AI搜整体架构，满足潜在的用户价值；\n4、大规模流式机器学习技术：超高吞吐实时数据流，流式大规模机器学习，让更个性化的搜索更加懂你；\n5、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。\n\n1、参与国际电商等业务的搜索引擎研发工作，服务数亿海量用户；\n2、参与搜索引擎核心架构设计与开发，可能的方向包括：\n1）设计开发千亿级网页搜索的数据流、分布式建库、在线检索系统，设计和自研业内领先的检索架构；\n2）设计面向视频、图文、电商等不同体裁的大规模数据处理平台，研发业界领先的搜索建库系统；\n3）设计开发万亿级Spider系统的实时计算、调度分发、压力控制、蜘蛛抓取等服务；\n4）设计开发高可用的搜索引擎稳定性解决方案、持续优化服务性能，提供高吞吐、低延迟、高可用的搜索在线服务；\n5）跟进业界技术趋势，推动新技术、新方法在Spider、建库、检索系统、Ranking架构应用落地。\n1、具备扎实的计算机理论基础、出色的编码能力、出色的数据结构和基础算法功底；\n2、出色的分析问题、解决问题能力，追求优雅的架构设计和代码习惯，对挑战技术难题充满激情；\n3、熟悉Linux环境下性能调优、有大规模C++在线服务研发经验者优先；\n4、有主流大规模推荐/搜索引擎架构研发经验者优先；\n5、熟悉分布式系统相关理论，有分布式数据库、分布式计算框架研发经验者优先；\n6、熟悉信息检索基础理论，有大规模分布式信息检索系统（如ElasticSearch、Vespa）研发与维护经验者优先；有分布式数据库领域知名开源项目（如CockroachDB、TiDB、GreenPlum、ClickHouse等）活跃贡献者优先。",
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