TikTok
大模型Agent算法工程师-TikTok搜索（北京/上海）
大模型Agent算法工程师-TikTok搜索（北京/上海）
发布于 30 分钟前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公AI算法
AI算法
Llm
Rlhf
Sft
Tensorrt
分布式训练
多模态
推理优化
数据合成
值不值得投
76综合评分
综合评分 76
前沿技术驱动、高薪高成长、核心业务挑战、工作强度可能较大
从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
6.0万
比AI算法中位数高
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
26 个在招
市场机会
选择面较广
北京 · AI算法 · 91 个在招
职位详情
关于这个职位
负责TikTok搜索大模型底座及Agent框架从0到1的建设，涵盖预训练、推理优化及多智能体调度
主导数据合成、评测体系构建及长期记忆机制研发，推动前沿技术在搜索场景的商业化落地与规模化应用
最低要求
计算机等相关专业本科及以上学历，3年以上AI算法研发经验（资深/专家岗经验要求另行匹配）
在LLM/Agent/多模态/搜索任一方向有深入研究与落地经验，能独立负责并主导技术方向
大模型/Agent技术栈精通其一：大模型全链路，预训练/SFT/RLHF/对齐/推理优化/数据合成
Agent全栈，Harness、多智能体调度、记忆机制、Agent Loop、自我提升（RSI）、Reward/Verifier
强工程能力，熟悉分布式训练、混合精度、推理加速（量化/剪枝/蒸馏/TensorRT）与大规模数据处理（MR/Spark等）
熟悉以下任一方向并有代表性成果：CV&多模态：图像/视频检索、分类识别、分割、目标检测、OCR、多模态大模型、自/无监督学习
NLP：预训练、NLU、多语言/跨语言、NLG、迁移/半监督学习
有顶会论文（NeurIPS/ICML/ICLR/CVPR/ICCV/ECCV/ACL/EMNLP/AAAI等）、知名开源项目、竞赛获奖（Kaggle/COCO/ImageNet/GLUE/CLUE等），或大规模业务落地经验者优先
优秀的技术leadership、跨团队协作与沟通能力
对搜索与Agent的长期价值有判断与热情
工作职责
搜索大模型底座，主导搜索领域LLM底座的研发与迭代，融合搜索知识快速落地
负责搜索大模型预训练、后训练链路（超长文本、口语文本预训练，图文、视频多模态表征，电商商品多模态表征学习）与推理优化（长上下文、模型效率、量化、剪枝、蒸馏、推理加速）
下一代非Transformer架构等前沿方向预研，并推动其与业务场景结合
Agent Foundation与Harness，负责搜索Agent执行框架（Harness）从0→1、1→N建设——工具调用、规划、记忆、环境交互的统一编排
设计多智能体集群调度与协作算法（任务分配、动态调度、通信、对齐、冲突解决）
建设Agent Foundation平台，赋能团队内工程、算法、PM全栈式轻量级开发与快速上线（多Agent、单Agent+Skill-based、Memory），支持搜索核心智能助手及垂搜场景模块
抽象算法库与接口、提升复用率与研发效率
定期分享SOTA模型，赋能搜索及公司级BU，指导初级同学成长
Loop工程、长记忆与自我提升（RSI），主导Agent Loop与训练-推理-评测闭环
建设大模型长期记忆机制、跨上下文知识整合、因果推理与自主概念归纳能力
落地self-evolve/self-improvement与递归自我提升（RSI）机制（自动化参数调优、训练流程自动化、AI辅助算法设计、模型迭代闭环自动化）
数据合成与评测体系，建设垂类高质量数据合成与质量控制（分布对齐、合成数据评测、筛选、提纯）
负责在线Reward/Verifier系统与超人类能力基准评测（无需人工标注的自动化评测、长周期复杂任务、跨领域创新能力评测、多智能体协作评测标准）
业务落地与规模化，长时程任务Agent（常驻意图）
基于SOTA模型提供生图、视频能力，放大规模效应
承接Feed「看后问/看后创作」体验，强化用户主动认知
视觉搜索&端智能，目标检测、OCR、TinyLLM
搜索内容生态、创作者生态等
AGI安全与对齐（大规模多智能体目标一致性约束、可解释、可审计、安全机制）等方向预研，并推动其与业务场景结合
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 拥有海量数据和算力资源，便于开展前沿研究
- 团队氛围开放，鼓励技术创新和知识分享
- 技术迭代极快，需持续跟进SOTA模型并快速落地
- Agent框架从0到1建设难度大，需解决多智能体协作、记忆机制等复杂问题
- 适合在LLM/Agent领域有深厚积累、具备极强工程能力和创新精神的资深算法工程师
缺点 / 挑战
- 接触全球顶级流量产品的核心搜索业务，技术挑战大且影响力深远
- 工作强度可能较高，需应对业务快速变化的压力
- 对新技术充满热情，愿意接受高挑战和高回报的求职者
角色解读
- 可向首席科学家、技术总监方向发展，或在AI Agent领域成为行业权威专家
- 随着AGI技术发展，该岗位具有极高的技术壁垒和行业影响力
- 负责TikTok搜索大模型底座的研发迭代，包括预训练、后训练及推理优化
- 构建Agent执行框架（Harness）及多智能体调度算法，实现从0到1的技术突破
- 精通LLM全链路技术（预训练/SFT/RLHF/推理优化）或Agent全栈技术（Harness/多智能体调度/记忆机制）
- 具备强工程能力，熟悉分布式训练、混合精度及大规模数据处理
申请策略
- 准备详细的技术方案阐述，展示如何解决实际业务中的难题
- 了解TikTok搜索业务的现状和挑战，提出针对性的改进思路
- 展现良好的跨团队协作能力和技术领导力
- 突出LLM/Agent相关的项目经验，特别是从0到1的建设经历
- 强调在预训练、推理优化或多智能体调度方面的具体成果
- 展示顶会论文、开源项目贡献或竞赛获奖情况
- 深入理解Transformer架构及其变体，掌握最新的推理加速技术（如量化、剪枝）
- 熟悉多智能体系统的设计原则和通信协议
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）描述项目经历
- 重点突出技术选型的理由、遇到的挑战及解决方案、最终的业务效果和技术指标提升
- 请详细介绍你负责的LLM预训练或Agent框架项目的技术架构和难点
- 如何设计多智能体集群的调度与协作算法？如何处理冲突和通信问题？
- 在大模型推理优化方面，有哪些具体的实践经验和效果提升？
- 如何构建高质量的合成数据体系？如何进行自动化评测？
- 复习LLM和Agent领域的最新研究成果，特别是NeurIPS/ICML等顶会的论文
- 梳理自己过往项目的技术细节，准备好代码演示或架构图
职位点评
薪资福利85
成长发展95
工作生活40
使命价值70
薪资福利
85较高
作为跨国巨头企业的核心算法岗位，薪资水平处于行业高位，且通常包含丰厚的股票期权和奖金，对补偿性动机满足度很高。
薪资信号未披露（AI估算：4.0千–8.0万/月）
成长发展
95较高
岗位涉及LLM和Agent最前沿技术，从0到1建设框架，技术成长空间巨大，且有机会指导初级同学，职业发展路径清晰。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、Agent、多模态、分布式训练、TensorRT、RLHF、SFT、推理优化、数据合成、多智能体调度
成长机会指导初级同学成长、定期分享SOTA模型
业务类型profit_center
工作生活
40较低
JD未明确提及弹性工作或远程办公，且核心业务研发岗位通常要求坐班。互联网大厂节奏较快，工作强度可能较高，WLB一般。
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
70中等
岗位直接服务于全球数亿用户的搜索体验，提升信息流动效率，具有显著的社会价值和商业影响力，但主要驱动力仍来自商业价值。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
使命信号为用户提供精准高效的搜索工具、提升信息流动的效率、支持内容生态的发展
创新程度开拓性创新（行业首创）
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