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大模型搜索广告算法工程师-国际化搜索广告
大模型搜索广告算法工程师-国际化搜索广告
发布于 大约 9 小时前普通员工/个人贡献者
北京市
初级经验
全职员工
仅现场办公
本科
机器学习工程
Agentic Rl
Aigc
Go
Rag
多模态
大模型
搜索广告
Llm2Rec
AI 估算 · 30k–60k
大模型算法人才稀缺，字节跳动平台优势，薪酬竞争力强，北京生活成本高，综合估算月薪3-6万。
职位详情
关于这个职位
该职位负责将大模型技术应用于国际化搜索广告业务，包括AI搜索、视觉搜索、AIGC、LLM2Rec等方向，探索Agentic RL实现新范式
你将参与多模态数据与模型建设，构建广告大模型底座，并输出SOTA技术沉淀专利
适合对大模型前沿技术有热情、具备算法工程能力的候选人
最低要求
取得计算机科学、计算机工程或其他相关专业的本科及以上学历
有大模型算法应用经验，在工作或个人项目中接触过以下至少一类工作：Agent构建、模型精调、大模型后训练、多模态大模型、Agentic RL、上下文工程、RAG
具备一种或多种通用编程语言的经验，包括但不限于：Go、C/C++、Python
能够批判性地思考问题并以清晰简洁的方式提出解决方案
工作职责
大模型算法研发：将大模型技术实践于搜索广告中，应用Agentic RL实现搜索广告新范式，具体工作包括AI搜索、视觉搜索、相关性大模型、AIGC、LLM2Rec等
基础算法研发：持续建设多模态数据和模型，构建搜索广告大模型LLM底座，融合广告各行业数据知识，助力大模型快速落地广告业务
技术输出：定期分享SOTA模型，赋能搜索广告技术解决实际问题，沉淀专利和论文
优先资格
具有以下领域中的一个或多个领域的经验：AI搜索、视觉搜索、AIGC、相关性大模型、多模态大模型、LLM2Rec
在NLP领域具有博士学位和研究经验，在会议/期刊上发表过高质量论文，如ACL/EMNLP/NAACL/NIPS等
在大模型领域，主导过影响力大的项目或论文者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 字节跳动平台大，技术氛围好，接触真实海量业务场景
- 大模型是当前热点，技能积累快，跳槽竞争力强
- 国际化搜索广告业务，影响面广
- 团队技术分享多，可沉淀专利和论文
- 业务复杂度高，需要理解广告系统和搜索场景
- 字节工作节奏较快，可能需要高强度投入
缺点 / 挑战
- 大模型技术迭代快，需要持续学习，压力大
- 适合对大模型技术充满热情、喜欢挑战、渴望在技术前沿深耕的算法工程师
角色解读
- 从算法工程师成长为技术专家，深耕大模型与搜索广告交叉领域
- 可向团队管理者发展，带领算法团队
- 有机会成为行业大模型应用领域的领军人物
- 负责将大模型技术应用于搜索广告场景，开发AI搜索、视觉搜索、相关性大模型等功能
- 建设多模态数据和模型，构建广告大模型底座，融合行业知识
- 探索Agentic RL等前沿技术，实现搜索广告新范式
- 输出SOTA模型和技术成果，沉淀专利与论文
- 扎实的机器学习/深度学习基础，熟悉大模型训练/微调/推理流程
- 掌握Python、Go、C++等至少一种编程语言，具备工程实现能力
- 熟悉Agent、RAG、多模态、Context Engineering等领域技术
- 优秀的逻辑思维和问题解决能力
申请策略
- 了解字节搜索广告业务，思考大模型如何落地
- 内推渠道投递，提高简历曝光
- 突出大模型相关项目经验，包括模型训练、微调、推理优化等
- 列举具体成果，如性能提升指标、论文/专利
- 展示编程能力，特别是Python/C++/Go
- 提及Agent、RAG、多模态等特定方向经验
- 系统学习大模型原理与训练技术，掌握LLaMA、GPT等架构
- 实践Agent构建和RAG系统，积累端到端经验
面试指南
- 项目类问题用STAR法则，突出背景、挑战、行动、结果
- 技术设计题先拆解问题，再比较不同方案的优劣
- 前沿技术问题结合原理+实际应用优缺点
- 请介绍一个你做过的大模型相关项目，你是如何设计模型和优化的？
- 如何将大模型应用于搜索广告？请给出你的思路
- 解释Agentic RL的原理，相比传统RL有什么优势？
- 多模态大模型如何处理文本和图像信息？训练时有哪些挑战？
- 如何评估一个搜索广告算法的好坏？
职位点评
74
综合评分
大厂核心业务、前沿大模型技术、薪资高，但工作节奏快、WLB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。
更适合这类人
适合追求技术成长和薪资回报，对工作强度有心理准备的求职者。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利80
成长发展90
工作生活50
使命价值60
薪资福利
80较高
字节跳动的薪资和福利在业界处于领先水平，虽然JD未明确具体数字，但整体待遇有竞争力。
薪资信号未披露（AI估算：30K-60K/月）
成长发展
90较高
职位聚焦大模型前沿技术，涉及Agentic RL、多模态等新兴方向，技术成长空间大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈大模型、Agentic RL、多模态、RAG、AIGC、LLM2Rec
业务类型profit_center
工作生活
50较低
北京现场办公，字节节奏较快，JD未提弹性工作制，生活平衡一般。
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
60中等
通过大模型技术提升搜索广告效果，对企业价值明显，但社会意义一般。
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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