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大模型应用架构师-TikTok搜索
大模型应用架构师-TikTok搜索
发布于 1 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公算法优化工程师
算法优化工程师
Ai Agent
Deepspeed
Megatron
Pytorch
Tensorflow
大语言模型 (Llm)
对话系统
搜索算法
架构设计
值不值得投
80综合评分
综合评分 80
AI前沿技术岗，成长性极强，薪资有竞争力，但WLB可能一般。
从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
4.8万
与算法优化工程师中位数基本持平
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
公司还在招多个职位
4 个在招
市场机会
选择面较广
北京 · 算法优化工程师 · 约 230 个在招
职位详情
关于这个职位
作为TikTok搜索团队的大模型应用架构师，您将深入探索和设计基于大语言模型（LLM）的AI Agent应用，主导智能对话机器人架构的设计与迭代，负责将前沿AI技术高效落地到短视频搜索与对话助手等核心业务场景中，推动AI能力的持续突破
最低要求
本科及以上学历，计算机科学、人工智能、自然语言处理、计算机视觉等相关领域专业
较强的工程能力，具备大模型的训练与优化经验
精通PyTorch/TensorFlow等框架，对于主流大模型并行框架（Deepspeed、Megatron）有相关了解
熟悉LLM相关技术，有从0-1搭建AI Agent应用经验的优先
工作职责
深入探索TikTok搜索业务下产品的Agent应用，设计和研发领先的Agent模型与链路，推动AI技术在短视频应用领域中的突破
参与TikTok智能对话机器人架构，搭建业界领先的基于LLM智能对话机器人
负责智能对话机器人架构的需求迭代、架构设计，以及稳定性、可维护性和易扩展性
理解领域架构，根据实际业务场景，将大模型应用高效落地，推动搜索、对话助手AI能力的持续突破
优先资格
有从0-1搭建AI Agent应用经验
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 处于AI技术最前沿，直接参与TikTok这样超大规模应用的核心AI能力建设，技术影响力大
- 能够接触到海量数据和复杂场景，对个人技术深度和广度都是极佳的锻炼
- 团队专注于AI技术突破，技术氛围浓厚，有较强的探索和创新空间
- 岗位技术门槛极高，需要同时具备顶尖的算法理解和强大的工程落地能力
- 处于快速发展和变革的AI领域，需要持续学习以跟上技术迭代速度
- 适合对AI技术（特别是大语言模型和智能体）有深厚热情和丰富实战经验，具备出色架构设计能力和工程实现能力，渴望在超大规模业务场景中解决复杂技术问题的资深工程师
缺点 / 挑战
- 业务场景复杂，对系统的稳定性、可扩展性要求严苛，架构设计挑战大
角色解读
- 技术专家路线：深耕AI架构与算法，成为公司或行业内的大模型技术权威
- 技术管理路线：凭借出色的技术视野和领导力，转向AI团队负责人或技术总监
- 产品技术融合路线：深入理解业务，推动AI技术与产品深度融合，成为AI产品负责人
- 设计和实现基于大语言模型的AI Agent，应用于TikTok搜索等短视频核心场景
- 负责智能对话机器人的整体架构设计，确保系统的稳定性、可维护性和扩展性
- 将前沿的AI技术（特别是LLM技术）与实际业务需求结合，推动产品能力突破
- 深厚的AI工程能力，必须具备大语言模型的训练与优化实战经验
- 精通PyTorch/TensorFlow等主流深度学习框架，并熟悉Deepspeed、Megatron等大模型分布式训练框架
- 对LLM技术栈有深入理解，并有从零到一构建AI Agent应用系统的实际项目经验
申请策略
- 深入研究TikTok搜索和推荐系统的公开技术博客或论文，理解其技术栈和业务挑战，在面试中展现针对性思考
- 准备一个能清晰阐述“如何从0到1构建一个AI Agent应用”的演讲，涵盖需求分析、技术选型、架构设计、实现细节和效果评估
- 重点突出使用PyTorch/TensorFlow进行大模型训练、微调或部署的项目经历，最好能体现对Deepspeed等并行框架的理解或使用
- 详细描述一个从零到一设计并实现AI Agent或智能对话系统的完整项目，突出架构设计思路和技术选型
- 展示在搜索、推荐或NLP等相关领域的工程经验，以及处理海量数据和高并发场景的能力
- 如有相关论文发表或开源项目贡献，可以作为技术深度的佐证
- 系统梳理和深化LLM全链路技术，包括但不限于预训练、微调（如LoRA）、推理优化（如量化）、评估等
- 实践主流的大模型分布式训练框架（Deepspeed、Megatron-LM），理解其原理并完成配置调优
面试指南
- 回答系统设计类问题时，遵循“背景-目标-设计-挑战-成果”的结构，使用架构图辅助说明
- 回答技术细节类问题时，先给出核心结论，再分点阐述原理、实践和效果数据
- 回答开放性问题时，结合对TikTok业务特点的理解，提出有场景针对性的、分阶段的思考方案
- 请描述一个你主导设计的AI Agent或智能对话机器人的架构，重点说明其技术选型和核心设计决策
- 在大模型应用落地过程中，如何平衡模型效果、推理性能和系统稳定性？请结合具体例子说明
- 如果让你为TikTok搜索设计一个基于LLM的对话助手，你会如何考虑其架构和与现有搜索系统的交互？
- 介绍你使用过的大模型并行训练框架（如Deepspeed），在解决哪些具体问题（如显存不足）时效果显著？
- 你如何看待当前AI Agent技术的发展瓶颈和未来趋势？
职位点评
薪资福利85
成长发展95
工作生活50
使命价值80
薪资福利
85较高
职位属于高级技术专家岗位，且公司为行业头部企业，预计提供具有市场竞争力的薪酬福利包，但JD未明确说明具体福利。
薪资信号偏高 (3.5千–6万/月)
成长发展
95较高
岗位处于AI技术最前沿，直接参与大模型在超大规模应用中的落地，技术挑战大，成长空间广阔。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、AI Agent、PyTorch、TensorFlow、Deepspeed、Megatron、NLP
业务类型profit_center
工作生活
50较低
JD未明确提及工作模式（如远程、弹性），通常此类核心架构岗位现场办公要求较高。工作地点位于北京，生活成本与通勤压力是需要考虑的因素。
工作模式未明确
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
80较高
参与构建影响全球数亿用户的产品AI能力，推动技术创新，工作本身具有较高的社会价值和行业影响力。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
使命信号推动AI技术在短视频应用领域中的突破、推动搜索、对话助手AI能力的持续突破
创新程度开拓性创新（行业首创）
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