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字节跳动
后端研发工程师—抖音搜索
立即应聘

后端研发工程师—抖音搜索

发布于 大约 7 小时前

普通员工/个人贡献者

北京市
中级经验
全职员工
仅现场办公
学历未注明
软件工程
分布式系统
性能优化
架构设计
GO
LLM
搜索
高并发

AI 估算 · 25k–55k

大厂核心搜索业务,技术栈要求高,市场竞争激烈,薪资有竞争力

职位详情

关于这个职位

加入字节跳动抖音搜索团队,负责抖音、今日头条等产品的搜索业务和LLM方向的研发工作

你将参与搜索工程架构、性能优化、稳定性保障以及LLM应用创新,用前沿技术提升搜索产品体验
适合具备出色工程能力和架构设计能力的后端工程师

最低要求

出色的分析问题、解决问题能力,总是能从纷繁复杂的工程现象中一眼看出问题本质

出色的工程能力、动手能力、架构设计能力,能够设计和落地大流量高并发的搜索业务系统
优秀的代码能力、数据结构和基础算法功底,能够举一反三
熟悉Linux开发环境,有C/C++/Golang/Java 等任一种使用娴熟的语言,并不排除学习更多技能

工作职责

负责抖音、今日头条等多个搜索产品和LLM方向的业务研发工作,追求前沿的技术做出好的搜索产品体验

参与搜索&LLM工程方向多个领域的优化、改进和创造、创新工作,方向包括:
(1)业务工程:高效率高标准支持搜索产品高频迭代需求,能深入理解业务,可技术自驱赋能业务增长
(2)性能&稳定性:负责搜索产品的性能优化和稳定性工作,性能上可多视角来挖掘系统的性能瓶颈,不断挑战极限
稳定性上确保搜索产品的高SLA,同时可以对全系统做好降级保障
(3)搜索工程架构:能够对庞大的搜索架构进行最优化的治理,确保整体系统的设计合理,运作顺畅,打造小而美的系统
(4)搜索LLM应用:在搜索上积极探索LLM的应用,涉及到LLM的调优和产品交互上的创新等
(5)搜索安全:洞察各种系统漏洞,设计高安全搜索架构,做好安全防御
深度理解监管合规需求,建设安全与干预平台,保护用户隐私,解决涉黄、暴力等问题

优先资格

有主流大规模搜索或LLM相关工程开发经验的优先

AI 洞察

优缺点分析

优点

  • 参与核心搜索业务+前沿LLM技术栈,技术成长空间大
  • 字节跳动平台资源丰富,能够接触海量用户和高并发场景
  • 薪资待遇在行业中具有竞争力,且福利体系完善
  • 业务需求迭代快,工作节奏可能较快,需要较强的抗压能力
  • 技术难度高,需要对搜索架构、性能优化、LLM有深入理解
  • 竞争激烈,需要持续学习和提升

缺点 / 挑战

  • 适合有3年以上后端经验、热爱搜索技术或LLM、追求技术深度和挑战的工程师

角色解读

  • 纵向发展:从高级工程师到技术专家,深入搜索架构、性能优化或LLM应用领域
  • 横向发展:跨团队参与抖音、头条等多产品线技术项目,拓展业务视野
  • 管理路径:积累技术影响力后向技术Leader方向发展,带领团队
  • 负责抖音、今日头条等产品的搜索后端研发,实现高频业务迭代需求
  • 参与搜索系统性能优化和稳定性保障,确保高可用和高SLA
  • 探索LLM在搜索中的应用,包括模型调优和产品交互创新
  • 设计高安全搜索架构,防范系统漏洞并满足监管合规要求
  • 扎实的编程能力,熟练掌握C++/Go/Java至少一种,熟悉Linux开发环境
  • 优秀的架构设计能力,能设计和落地大流量、高并发的搜索系统
  • 深入理解数据结构和基础算法,具备出色的问题分析和解决能力
  • 有大规模分布式系统或LLM工程经验者优先

申请策略

  • 提前了解字节跳动搜索产品(抖音搜索、头条搜索)的特点,思考可以优化的方向
  • 在面试中多展示技术深度和系统性思维,而非单纯罗列技能
  • 突出搜索、高并发、分布式系统相关项目经验,强调架构设计和性能优化成果
  • 展示LLM相关实践(如模型调优、RAG、Prompt工程等)或学习成果
  • 体现问题分析和解决能力,例如通过具体案例说明如何定位和优化系统瓶颈
  • 列出熟练掌握的编程语言和工具,C++/Go/Java等
  • 深入学习搜索系统原理(倒排索引、召回、排序等)和常见架构
  • 补充LLM知识,了解大模型部署、推理优化、搜索增强生成(RAG)等

面试指南

  • 技术设计题:先明确需求边界和核心指标,再分层阐述架构(接入层、检索层、排序层、存储层等),最后说明优化点和权衡
  • 问题解决题:采用STAR法则(情境、任务、行动、结果),突出分析过程和量化成果
  • 算法题:先思考暴力解法,再逐步优化,与面试官沟通思路
  • 请设计一个抖音搜索的后端架构,重点描述如何支持高并发和实时更新
  • 在搜索系统中,如何优化查询性能?请举例说明
  • LLM在搜索中有什么应用场景?如何保证响应速度和准确性?
  • 描述一次你解决过的复杂系统问题,从现象到根因再到解决方案
  • C++中智能指针的实现原理及使用场景?Golang中goroutine和channel的调度机制?

匹配度报告

66
综合匹配度

大厂核心搜索+LLM技术栈,薪资高成长快,但加班较多,适合追求技术深度的奋斗型人才。

适合人群
最重视技术成长和薪资回报的求职者,能接受高压工作环境。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利75
成长发展90
工作生活30
使命价值70

薪资福利匹配

75中等

字节跳动薪酬和福利在行业领先,但JD未明确薪资和福利细节,补偿性动机有较好满足。

薪资信号未披露(AI估算:25K-55K/月)

成长发展匹配

90较高

职位涉及前沿LLM技术和核心搜索系统,技术成长空间大,能接触高并发和大规模架构。

技术前沿前沿/新兴技术
技术栈C++、Go、Java、Linux、搜索、LLM、架构设计、性能优化、高并发、分布式系统
业务类型profit_center

工作生活匹配

30较低

北京现场办公,未提及弹性工作或加班情况,互联网大厂工作节奏较快,生活化动机满足有限。

工作模式仅现场办公
办公地点市区核心地段
加班情况未提及(无法判断)

使命价值匹配

70中等

搜索产品提升用户体验,具有一定社会价值,但商业导向明显,创新积极但意义感中等。

行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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