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字节跳动
AI搜索算法工程师(商家达人方向)-国际电商
立即应聘

AI搜索算法工程师(商家达人方向)-国际电商

发布于 大约 9 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
本科
NLP
PyTorch
TensorFlow
推荐系统
多模态
大语言模型
AI搜索
向量召回
智能体
语义检索

AI 估算 · 30k–60k

字节跳动大厂,AI搜索岗位技术门槛高,对标P6-P7级别,月薪3-6万,年终奖丰厚。

职位详情

关于这个职位

作为字节跳动国际电商联盟团队的AI搜索算法工程师,你将致力于构建LLM驱动的智能搜索与推荐系统,提升达人、商品与内容的匹配效率

核心工作包括开发多模态语义检索、优化Query理解与排序,以及构建智能体实现自动化决策
该职位适合具备NLP/大模型背景、热爱技术驱动的业务增长的同学

最低要求

计算机、人工智能、数学等相关专业本科及以上学历,具备扎实的机器学习/深度学习基础,熟悉PyTorch/TensorFlow,并具备良好的工程实现能力

理解大模型核心技术(模型结构、数据构成、训练Recipe等),并在至少一个能力方向(如指令遵从、推理、工具调用、RAG等)有深入认知
具备SFT、DPO、RLHF、RLVR等后训练经验者优先
在搜索、NLP/LLM、多模态、推荐或AIGC等方向具有深入实践或研究经验,能独立推动技术方案落地
对电商、内容生态或达人/商家联盟业务有兴趣,具备全局视角与产品化思维,能够深入理解业务需求并将前沿技术有效落地为可规模化、可迭代的业务系统

工作职责

国际电商联盟团队专注于构建繁荣、高效的电商带货内容供给体系,以技术驱动内容电商GMV的持续增长

团队核心方向覆盖达人的增长体系、达人—商品的智能搜索与推荐系统,以及面向创作者的智能内容创作工具
开发并持续优化LLM驱动的AI搜索系统,构建多语言与多模态的语义检索与向量召回体系,并通过LLM增强查询理解、Query rewrite、召回与排序能力,全面提升达人、商品与内容的搜索相关性、匹配度和整体体验
开发并迭代具备任务规划、多轮推理与工具调用能力的智能体(如达人Agent/商家Agent),实现达人选品、商家找达人、内容创作生成等关键流程的自动化决策与生成闭环,并通过微调、对齐与评测体系持续提升智能体表现

优先资格

具备国际化电商、短视频/内容平台或联盟业务相关经验,或在多语言、跨语言NLP与检索方向有实践积累

主导过大模型、AI搜索、多模态或智能体系统等高影响力项目,或在SIGIR/KDD/ACL/EMNLP/NeurIPS等顶会上发表论文
参与知名开源社区(如Hugging Face)并有贡献,或具备大规模生成模型训练、多模态生成、RLHF等前沿技术经验

AI 洞察

优缺点分析

优点

  • 业务核心:驱动国际电商GMV增长,技术影响力大,项目资源充足
  • 技术前沿:LLM、多模态、智能体等方向,接触业界最新实践
  • 平台优势:字节跳动大厂,技术氛围浓厚,成长快,薪酬有竞争力
  • 技术复杂度:涉及多语言、多模态、大规模系统,对综合能力要求高
  • 业务理解:需要快速学习电商联盟业务,将技术与业务场景深度结合

缺点 / 挑战

  • 工作强度:互联网大厂节奏快,可能需要应对业务快速增长带来的压力
  • 该职位适合具备NLP/大模型背景、热爱技术挑战、希望在高复杂度业务中快速成长的算法工程师

角色解读

  • 技术纵深:从AI搜索算法专家成长为多模态/智能体方向的技术负责人
  • 业务扩展:深入理解国际电商业务,转型为技术+业务的复合型人才
  • 管理方向:带领团队负责搜索推荐核心模块,晋升为算法团队 leader
  • 开发LLM驱动的AI搜索系统,优化多语言多模态语义检索与向量召回,提升搜索相关性
  • 构建智能体(Agent),实现达人选品、商家找达人等流程的自动化决策
  • 参与微调、对齐大模型(SFT/DPO/RLHF),持续提升模型在搜索和推荐场景的表现
  • 扎实的机器学习/深度学习基础,熟悉PyTorch或TensorFlow,具备工程实现能力
  • 深入理解大模型核心技术(模型结构、训练Recipe),有后训练经验(SFT/DPO等)
  • 在搜索、NLP/LLM、多模态、推荐或AIGC方向有深入研究或实践经验

申请策略

  • 面试前准备一个完整的AI搜索或智能体项目案例,从问题定义到落地效果
  • 关注字节跳动国际电商的业务动态,体现对业务的理解和兴趣
  • 突出大模型相关项目经验,如SFT/DPO/RLHF、RAG、Agent等,量化技术指标
  • 强调搜索/推荐/NLP方向的论文或工业成果,尤其是国际化或多语言场景
  • 展示工程能力:PyTorch/TensorFlow实践,大规模系统落地经验
  • 深入理解LLM后训练技术,如DPO、RLVR,可动手复现相关论文
  • 补充多模态/向量检索知识,熟悉Faiss、Milvus等工具
  • 了解电商业务指标(GMV、转化率),培养产品化思维

面试指南

  • STAR法则:情境(Situation)、任务(Task)、行动(Action)、结果(Result),适合项目经验类问题
  • 技术选型权衡:针对开放性问题,先分析场景需求,再对比不同方案优缺点,最后给出推荐方案
  • 指标驱动:回答优化类问题时,从业务指标出发,分解技术指标,给出迭代路径
  • 请详细描述你参与的一个大模型后训练项目,包括数据、模型、训练细节和效果
  • 如何设计一个多语言语义检索系统?你会选择哪些技术方案?
  • 针对电商场景,你如何评估搜索系统的质量?请给出核心指标和优化思路
  • 如何构建一个能自动为达人推荐商品的Agent?它需要哪些能力?
  • 在LLM推理中使用工具调用时,如何解决模型幻觉和错误执行问题?

匹配度报告

74
综合匹配度

字节跳动核心算法岗,前沿AI技术栈,高薪酬,但工作强度可能较大。

适合人群
该职位最适合追求技术成长、渴望接触前沿AI技术、愿意在快节奏业务中证明自己的求职者。
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50
使命价值70

薪资福利匹配

85较高

字节跳动薪酬在大厂中具有竞争力,职位定位核心算法岗,薪资水平偏高,福利完善。

薪资信号偏高 (30K-60K/月)

成长发展匹配

90较高

该职位聚焦LLM、AI搜索、智能体等前沿技术,属于技术前沿,成长空间大,团队技术积累深厚。

技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、多模态、智能体、语义检索、向量召回、SFT、DPO、RLHF
业务类型profit_center

工作生活匹配

50较低

字节跳动互联网大厂,工作强度较高,但北京总部办公,周边配套齐全。未明确提及WLB。

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

国际电商业务处于高速增长赛道,技术驱动GMV增长意义明确,但社会影响力中性。

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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