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职位搜索/字节跳动/研究科学家-基础设施系统实验室(北京/杭州)
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字节跳动 (ByteDance)

职位信息

北京市
专家级经验
全职员工
仅现场办公
博士
普通员工/个人贡献者

标签

分布式系统RAGGPU加速ANNLLM系统Faiss向量检索Hnswlib
💡

核心评价

技术顶尖、成长性极强的大厂核心研发岗,薪资竞争力高,但WLB未知。

研究科学家-基础设施系统实验室(北京/杭州)

🤖 AI 估测:¥45K-80K

发布时间:21 天前

立即应聘

ℹ️关于这个职位

这是一个专注于向量检索与AI基础设施前沿研究的科学家岗位
你将负责开发与优化近似最近邻(ANN)搜索算法,并推动其在生产系统中的落地应用
工作内容涵盖算法研究、性能优化、系统集成以及前沿技术跟踪,是连接学术研究与工业实践的关键角色

✓工作职责

研究并开发近似最近邻(ANN)搜索算法,重点关注过滤检索、混合检索或基于磁盘的索引方案
2、优化现有算法,在可扩展性、延迟、内存占用和过滤支持方面持续提升
3、与工程团队紧密合作,完成算法原型、性能评估与生产系统集成
4、参与或撰写学术论文、开源项目或内部技术文档
5、跟踪向量检索、RAG、LLM系统等前沿研究进展

⭐最低要求

计算机科学、应用数学、电子工程或相关方向博士学位
2、在顶级会议(如SIGMOD、VLDB、SIGIR、NeurIPS、ICML等)有向量检索、索引结构、信息检索或机器学习相关的论文发表记录
3、深入理解ANN算法、量化技术、图索引与分区索引等核心技术
4、具备系统级性能分析能力,能够从CPU、内存、存储等多层次对系统进行性能剖析与优化
5、熟练使用C++或Python,具备索引类算法的实际实现与调试经验

👍优先资格

有向量数据库或检索系统的实际构建经验
2、熟悉FAISS、ScaNN、HNSWLib、DiskANN等主流框架
3、理解分布式系统架构,或具备GPU加速检索的实战经验
4、有混合检索(稠密+稀疏)、多模态检索或LLM检索相关经验者优先
5、对将研究成果落地于生产系统充满热情
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