字节跳动
搜索算法工程师/专家-综合
搜索算法工程师/专家-综合
发布于 大约 11 小时前普通员工/个人贡献者
北京市
专家级经验
全职员工
仅现场办公
本科
软件工程
机器学习
深度学习
NLP
多模态
搜索算法
大模型
CTR预估
召回排序
AI 估算 · 35k–65k
大厂搜索算法专家岗位，技术壁垒高，市场稀缺，薪资处于行业顶尖水平。
职位详情
关于这个职位
加入字节跳动搜索团队，你将参与抖音、今日头条等产品的核心搜索算法研发
工作涉及NLP、多模态、大规模机器学习等前沿技术，从Query理解到排序、召回全链路优化，并探索大模型在AI搜索中的应用
适合希望在搜索技术领域深耕的算法工程师
最低要求
本科及以上学历，计算机、电子、数学等相关专业
在搜索、推荐、搜广推、自然语言处理NLP、自然语言理解NLU、多模态、机器学习、深度学习等一个或多个领域有较深入的研究者优先
熟悉Linux开发环境，熟练使用C++和Python语言
具有良好的问题分析解决能力，沟通协作能力，工作积极主动，能够与团队融洽合作，一起探索新技术，推进技术进步
工作职责
参与搜索引擎研发，探索搜索全链路（分析、召回、粗排、精排、混排）的个性化行为建模，包括CTR、CVR预估、向量召回、价值混排、RAG、NLP、LLM、多模态、机器学习、深度学习等，推动搜索算法的落地与提升
参与搜索算法的优化与迭代，提升转化效率、用户体验和供给生态
深入参与搜索产品的需求设计，负责算法和工程的高质量交付，持续优化效果提升产品体验
挖掘数据，构建Query理解、召回、排序等模型，提升搜索算法能力
学习前沿技术，探索大模型等创新技术在AI搜索场景的落地
优先资格
具有优秀的基础算法、扎实的机器学习/深度学习基础，熟悉NLP、RL、ML等领域的技术，在ICML、ACL、COML、EMNLP、CVPR、ECCV、ICCV、NeurIPS、ICLR、SIGGRAPH或SIGGRAPH Asia等顶级会议/期刊上发表论文者优先
具有优秀的代码能力，熟练掌握C/C++或Python编程语言，ACM/ICPC、NOI/IOl、Top Coder、Kaggle等比赛获奖者优先
在LLM、多模态、大模型、基础模型、世界模型、RL等领域，主导过大影响力项目者优先
具有大规模搜索引擎、推荐系统、分布式系统、计算广告、超大规模数据计算等相关经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 技术前沿：直接接触NLP、多模态、大模型等最热门技术，个人成长迅速
- 平台优势：字节跳动拥有海量用户和数据，算法落地场景丰富，影响力大
- 团队氛围：技术氛围浓厚，鼓励创新，有顶级会议论文发表机会
- 薪资福利：大厂薪资极具竞争力，股票期权等福利丰厚
- 工作强度：互联网大厂普遍节奏快，可能需要应对高强度工作和紧急需求
- 技术复杂度：搜索算法涉及全链路优化，对综合能力要求高，学习曲线陡峭
缺点 / 挑战
- 竞争压力：团队内牛人云集，需要持续学习才能保持竞争力
- 适合技术能力强、热爱挑战、希望在搜索推荐领域深耕的算法工程师，特别是对NLP、大模型有浓厚兴趣的候选人
角色解读
- 技术纵深：从搜索算法专家发展为领域技术负责人，主导核心算法方向
- 管理路线：逐步带领团队，从IC转向技术Leader，负责团队规划和项目推进
- 横向拓展：基于搜索技术向推荐、广告、AI应用等方向扩展，成为全栈算法专家
- 优化搜索全链路算法，包括Query理解、召回、排序等环节，提升搜索效果和用户体验
- 探索NLP、多模态、大模型等前沿技术在搜索场景的落地，推动产品创新
- 构建大规模分布式机器学习系统，处理千亿级数据，保证系统高可用和低延迟
- 与产品、工程团队紧密合作，将算法模型落地到实际产品中，持续迭代优化
- 扎实的机器学习/深度学习基础，熟悉NLP、推荐系统或搜索算法
- 熟练掌握C++和Python，具备优秀的工程能力和代码质量意识
- 对大规模分布式系统有深入理解，能进行性能优化和架构设计
- 具备良好的问题分析和团队协作能力，能独立负责技术方向
申请策略
- 在简历和面试中准备1-2个搜索算法的详细案例，包括问题定义、建模思路、实验效果和改进过程
- 关注字节跳动搜索团队的技术博客和公开分享，了解团队技术方向，以便在面试中展现出对团队的兴趣
- 突出搜索/推荐相关项目经验，特别是全链路优化或个性化建模的成果
- 强调在NLP、多模态或大模型方面的研究或工程实践，如有论文或竞赛奖项更佳
- 展示扎实的编程能力，尤其是C++和Python的高性能代码经验
- 列举在大规模分布式系统或数据处理方面的项目，体现架构设计能力
- 补强C++和Python在工业级项目中的实践，特别是高性能计算和内存优化
- 深入学习搜索算法经典模型（如DSSM、DeepFM、Transformer）及最新进展
面试指南
- 对于算法优化问题，采用 STAR 法则（情境、任务、行动、结果），重点突出技术难点和你的贡献
- 对于开放性问题（如大模型应用），从现有挑战出发，提出合理的技术方案，并讨论可行性
- 对于系统设计问题，先明确需求和数据规模，再分层架构设计，考虑性能、扩展性和容错
- 请介绍一下你参与过的搜索或推荐项目中，印象最深的优化点，你是如何建模和实现的？
- 在搜索排序中，CTR和CVR预估常用的模型有哪些？你怎么处理特征交叉和模型稀疏性？
- 大模型（如GPT系列）在搜索场景中有哪些潜在应用？请谈谈你的看法
- 你如何设计一个可扩展的召回系统，处理十亿级别的文档？
- 复习经典搜索算法论文（如Google的RankBrain、YouTube DNN等），以及最新顶会论文
职位点评
71
综合评分
顶级大厂算法专家岗，前沿技术栈，高薪高压，成长无敌。
更适合这类人
适合追求技术成长和薪资回报、愿意在高强度环境中快速提升自己的求职者。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利85
成长发展95
工作生活40
使命价值65
薪资福利
85较高
字节跳动作为大型互联网上市公司，薪酬福利极具竞争力，包括高薪、股票、年终奖等。该职位为算法专家，薪资水平处于行业顶端。
薪资信号未披露（AI估算：35K-65K/月）
成长发展
95较高
团队使用最前沿技术（NLP、多模态、大模型、大规模机器学习），有丰富的数据和场景，成长空间巨大。JD中强调探索创新，并提供成长机会。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈NLP、多模态、大模型、机器学习、深度学习、C++、Python、分布式系统、LLM、RAG
成长机会成长自我的机会、深入研究和创新
业务类型profit_center
工作生活
40较低
工作地点为北京，仅现场办公，未提及弹性工作或远程。互联网大厂通常工作强度较大，可能加班较多。
工作模式仅现场办公
办公地点未明确
加班情况JD含高强度暗示词
使命价值
65中等
搜索是用户获取信息的关键入口，对提升用户体验和效率有显著社会价值。但主要服务于商业产品，创新性较强。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度开拓性创新（行业首创）
Watch Jobs