字节跳动
大语言模型AI搜索算法工程师-豆包大模型
大语言模型AI搜索算法工程师-豆包大模型
发布于 大约 17 小时前普通员工/个人贡献者
杭州市
高级经验
全职员工
仅现场办公
学历未注明
深度学习
LLM
搜索算法
召回
ACM/ICPC
粗排
AI 估算 · 40k–60k
字节跳动核心算法岗，LLM方向稀缺人才，薪资竞争力强，年终奖丰厚
职位详情
关于这个职位
该职位负责用大模型优化搜索排序、文档理解及召回等环节，是字节跳动豆包大模型团队的核心算法岗
你将参与解决复杂长尾查询的Ranking问题，推动搜索体验的前沿技术落地
适合对LLM和搜索算法有深入理解和实践经验的候选人
最低要求
优秀的代码能力、数据结构和基础算法功底，熟练掌握C/C++或Python
熟悉深度学习和LLM相关的算法和技术，有一定的算法应用经验
拥有出色的数据和问题分析能力，对新问题能够独立探索解决方案
良好的沟通协作能力，能和团队一起探索新技术，推进技术进步
工作职责
利用大模型优化搜索相关性、权威性、时效性等模型，解决各种复杂长尾查询的Ranking问题
利用大模型做Doc理解，筛选优质Doc以及更好支持在线检索
大模型在搜索召回和粗排等阶段的应用
优先资格
有搜索算法经验以及ACM/ICPC、NOI/IOI、Top Coder、Kaggle等比赛获奖者优先
AI 洞察
优缺点分析
- 身处大语言模型与搜索结合的前沿领域，技术积累价值高
- 字节跳动大厂平台，资源丰富，项目影响力大
- 薪酬待遇优厚，年终奖和股票期权具备竞争力
- 团队技术氛围浓厚，与顶尖人才共事，成长迅速
- 技术难度高，需要持续跟进LLM最新进展并快速落地
- 搜索场景复杂，对模型效果和性能要求严苛
- 互联网大厂工作节奏较快，可能需要应对高强度研发周期
- 适合对搜素算法和大语言模型有浓厚兴趣、具备扎实算法功底、渴望在技术前沿不断挑战自我的求职者
角色解读
- 技术方向：从算法工程师成长为搜索算法专家或大模型技术专家
- 管理方向：可转向技术Leader，带领团队负责搜索算法模块
- 业务方向：深入理解搜索业务，成为AI产品与算法的桥梁
- 利用大语言模型优化搜索排序模型，提升相关性、权威性和时效性，解决复杂长尾查询
- 使用大模型进行文档理解，筛选高质量文档以支持在线检索
- 探索大模型在搜索召回和粗排阶段的应用，改进整体搜索效果
- 精通Python或C++，具备扎实的数据结构和算法基础
- 深入理解深度学习和LLM算法，有实际应用经验
- 具备出色的数据分析和问题解决能力，能独立探索新方案
- 良好的沟通协作能力，能够与团队共同推进技术落地
申请策略
- 了解字节豆包大模型的业务方向，提前思考如何用LLM改进搜索体验
- 准备1-2个技术深度与业务价值兼备的项目故事，体现问题分析与解决能力
- 突出LLM相关项目经验，如应用大模型进行文本排序、生成或理解的实际案例
- 强调搜索算法经历，包括Ranking、召回、粗排等模块的优化成果
- 如有竞赛获奖（ACM、Kaggle等）务必突出，体现算法能力
- 展示编程能力：C++/Python高性能代码经验，如优化推理效率
- 深入理解Transformer架构及主流LLM（如GPT、BERT、LLaMA）原理
- 熟悉搜索评价指标（NDCG、MAP、MRR）和A/B测试方法论
面试指南
- 针对方案设计类问题：先明确目标，提出多种思路并对比优劣，最后给出推荐方案及理由
- 针对技术细节问题：从原理出发，结合实际场景分析，可引用论文或开源项目
- 针对项目经验问题：使用STAR法则（情境、任务、行动、结果），突出量化成果
- 如何利用大语言模型改进搜索排序的相关性？请描述设计方案
- 在训练大规模排序模型时，如何处理样本偏差和长尾问题？
- 用C++实现一个高效的Top-K算法，并分析时间复杂度
- 解释Transformer的Self-Attention机制，并说明如何优化推理速度
- 你如何看待LLM在搜索召回阶段的潜力？请举例说明
匹配度报告
71
综合匹配度
大厂核心算法、前沿LLM技术、薪资高、工作强度大
适合人群
适合追求技术前沿、快速成长、高薪回报的求职者，对工作生活平衡要求不高。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利85
成长发展90
工作生活40
使命价值70
薪资福利匹配
85较高
字节跳动提供极具竞争力的薪资和股票，但JD中未明确列出具体福利，属于行业顶尖水平。
薪资信号未披露 (40K-60K/月)
成长发展匹配
90较高
该职位处于大模型与搜索结合的最前沿，技术挑战大，成长空间极高。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、深度学习、搜索算法、Ranking、召回、C++、Python
业务类型profit_center
工作生活匹配
40较低
杭州现场办公，互联网大厂通常工作节奏较快，JD未提及WLB相关表述。
工作模式仅现场办公
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值匹配
70中等
搜索与AI结合领域处于高速增长赛道，但该职位的社会影响力较为中性，主要服务于产品体验。
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）
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