搜索算法工程师-国际化视觉搜索

优缺点分析

角色解读

• 可向搜索算法专家或技术负责人方向发展，主导核心算法创新
• 可横向拓展至多模态、NLP等关联领域，成为复合型技术人才
• 在字节跳动大平台中，有机会参与亿级用户产品的算法迭代，积累丰富的实战经验
• 负责抖音、今日头条等核心产品的搜索算法研发，提升搜索准确性和用户体验
• 参与视觉搜索、多模态理解、召回排序等前沿算法研究与落地
• 利用大模型（LLM）改进自然语言处理和信息检索技术，探索搜索的智能化
• 扎实的机器学习和深度学习基础，熟悉搜索、多模态或视觉领域
• 优秀的编码能力，精通C++和Python，掌握数据结构和算法
• 熟悉Linux开发环境，具备大规模数据处理经验

申请策略

• 提前了解字节跳动搜索产品的业务逻辑和用户场景，面试中可结合具体问题阐述算法思路
• 准备系统设计类问题，尤其是大规模搜索系统的架构和优化方案
• 突出搜索、多模态、视觉或NLP相关的项目经验，尤其是落地成果
• 强调在召回、排序、用户行为建模等方面的算法优化经历
• 展示C++和Python的编码能力，以及数据结构和算法功底
• 补充LLM在搜索中的应用知识，如检索增强生成（RAG）
• 加深对多模态预训练模型（如CLIP）的理解和实践

面试指南

• 对于项目介绍题，采用STAR法则：背景、任务、行动、结果，突出技术深度和量化指标
• 对于算法设计题，先明确问题边界，再分步骤阐述方案，对比不同方法的优劣
• 体现对工业级系统的理解，如关注延迟、吞吐、可扩展性等工程因素
• 请介绍一个你参与过的搜索或推荐算法项目，包括挑战和解决方案
• 如何优化大规模召回模型的效率和精度？
• 解释多模态检索中的跨模态匹配方法，如CLIP的原理
• 如何处理搜索中的冷启动问题？
• 请描述一次你用C++或Python进行性能优化的经历