机器学习负责人（搜索算法）-TikTok内容生态 Machine Learning Leader (Search Algorithm) - TikTok Content Ecology

优缺点分析

角色解读

• 向更高级别的技术管理岗位发展，如搜索算法总监、AI技术VP
• 横向拓展至其他AI业务线（推荐、广告、对话等），成为AI领域专家
• 在字节跳动内部晋升为技术委员会成员或首席科学家，影响公司整体AI战略
• 领导约10人的机器学习团队，制定搜索算法的技术路线图并推动落地，确保团队高效产出
• 与产品、工程等跨职能团队紧密协作，将技术愿景转化为TikTok搜索业务的增长指标
• 跟踪AI/ML前沿技术，主导LLM/CV/NLP/GenAI等方向在搜索场景的算法开发与工程化
• 负责团队OKR制定与绩效管理，培养技术人才，提升团队整体影响力
• 扎实的机器学习与深度学习基础，精通搜索/推荐算法，熟悉CV/NLP领域
• 丰富的LLM/MLLM实操经验，包括后训练(SFT/RLHF)和推理优化，掌握Agentic Modeling
• 至少1年技术团队管理经验，具备带领团队交付业务成果的能力
• 优秀的跨团队沟通与协作能力，能推动全球范围内的技术合作

申请策略

• 了解字节跳动技术文化，强调结果导向和快速迭代的思维
• 准备一个具体的案例：你如何定义技术愿景并带领团队实现可衡量的业务增长
• 突出在搜索/推荐算法方向的技术成果，例如发表顶会论文、专利、核心算法架构设计经验
• 强调LLM/MLLM后训练或推理优化的项目经历，最好有量化指标（如模型指标提升、线上效果提升）
• 展示团队管理经验：带团队规模、OKR制定、人才培养和业务影响力
• 体现跨部门或国际化协作项目经历，证明沟通协调能力
• 如果LLM经验不足，建议快速学习SFT、RLHF等后训练技术，并动手实践Agentic Modeling框架
• 补充系统设计知识，特别是大规模分布式训练和推理系统的架构设计

面试指南

• 对于管理类问题，使用STAR法则：情境、任务、行动、结果，突出你的领导力和业务影响
• 技术问题需要展示系统性思考：先明确问题边界，给出多个方案对比，最后选择最优并解释原因
• 对于开放式问题（如未来搜索），结合行业趋势和个人见解，体现前瞻性
• 请介绍你领导团队的一次经历：如何设定OKR并推动团队达成目标？
• 在LLM后训练（SFT/RLHF）中，你遇到过什么挑战？如何解决的？
• 如何看待TikTok搜索与ChatGPT搜索的差异？你设想中下一代搜索算法应具备哪些能力？
• 如果团队中有成员绩效不达标，你会如何处理？
• 请设计一个多模态搜索（文本+图像）的召回和排序方案