哔哩哔哩
NLP/LLM算法工程师-搜索业务
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发布于 2 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公NLP工程
NLP工程
Llm
Nlp
Rag
多模态
推理优化
搜索算法
模型训练
值不值得投
76综合评分
综合评分 76
前沿LLM技术驱动、高成长潜力、大厂平台背书，但需做好应对高强度研发压力的准备
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
4.5万
比NLP工程中位数高
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 910 个在招
市场机会
选择适中
上海 · NLP工程 · 27 个在招
职位详情
关于这个职位
负责哔哩哔哩搜索业务的大模型算法研发，利用LLM Ranking、COT蒸馏等技术优化搜索相关性与查询理解
构建视频多模态内容理解能力，探索Agent+Harness自动化工作流，并通过模型压缩与推理优化推动技术在线落地，提升用户体验与业务指标
最低要求
计算机等相关专业本科及以上学历，具备3–8年NLP、搜索算法或大模型相关经验
具备扎实的机器学习与自然语言处理基础，在大模型训练、语义匹配或多模态建模方面有深入实践
熟练使用Python，熟悉主流的大模型训练与推理框架，并具备相应的工程实践经验
具备从数据构建到在线实验的完整项目经验，能够以用户体验和业务指标验证技术价值
熟练使用Claude Code、Codex、DSH、Kimi Code或同类AI编程工具，能够将Coding Agent应用于算法研发和实验诊断，并建立可靠的结果校验习惯
持续跟进大模型搜索、多模态和智能体领域进展，具备快速实践与生产落地能力
工作职责
结合大模型技术优化搜索相关性，探索LLM Ranking、COT蒸馏等方法，提升复杂意图和长尾查询的满足度
建设查询理解能力，提升模型对用户意图、实体和时效需求的理解，支持查询改写与检索规划
建设视频多模态内容理解能力，联合建模视听内容、文本语义与社区反馈，支持细粒度检索和高质量内容发现
探索Agent+Harness的算法研发方式，建设自动标注、相关性判断和困难样本分析工作流，提升内部相关性识别与内容理解的效果上限
建设模型训练与评测闭环，应用持续预训练、SFT、DPO/GRPO、RLVR等技术，结合LLM as Judge和合成数据提升模型迭代效率
推动模型在搜索业务稳定落地，通过模型压缩和推理优化提升在线服务的效果、时延与成本表现
优先资格
有搜索、多模态检索或视频理解等业务落地经验
在ACL、SIGIR、NeurIPS等相关会议发表过成果，或有高影响力开源实践
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 聚焦大模型与搜索结合的前沿领域，技术栈极具竞争力和行业前瞻性
- 依托哔哩哔哩海量视频数据与活跃社区，拥有独特的多模态业务场景
- 明确引入Agent工作流与AI编程工具，体现公司对研发效能创新的重视
- 上市公司平台，资源充足，有利于接触大规模工业级落地实践
- 多模态与大模型结合的技术难点多，需持续跟进最新学术进展并快速转化
- 适合拥有扎实NLP/搜索背景，对大模型前沿技术有热情，且具备强工程落地能力的资深算法工程师
缺点 / 挑战
- 3-8年经验要求较高，需具备深厚的理论功底与丰富的实战落地经验
- 在线服务对时延与成本敏感，模型压缩与优化压力大，需兼顾效果与性能
角色解读
- 向大模型搜索架构师方向发展，主导核心算法策略与技术选型
- 拓展至多模态大模型通用研究，探索更广泛的AIGC应用场景
- 晋升为算法团队Tech Lead，带领团队攻克行业级难题
- 研发基于大模型的搜索排序与相关性优化算法，解决复杂查询意图理解问题
- 构建视频多模态内容理解模型，融合视听、文本与社区反馈数据进行联合建模
- 搭建自动化算法研发工作流（Agent+Harness），提升数据标注与模型迭代效率
- 负责模型从训练、评测到在线部署的全链路优化，平衡效果、时延与成本
- 扎实的NLP与大模型理论基础，精通LLM训练（SFT/DPO等）及推理框架
- 丰富的搜索算法经验，熟悉查询理解、检索规划及多模态检索技术
- 熟练的Python工程能力，能独立构建从数据处理到在线实验的完整闭环
- 掌握AI编程工具（如Claude Code等），具备利用Agent辅助算法研发的能力
申请策略
- 关注哔哩哔哩搜索业务的痛点，思考如何利用大模型解决长尾查询与复杂意图问题
- 准备详细的项目案例，重点阐述技术选型理由、遇到的挑战及解决方案
- 了解公司近期在AIGC领域的布局，展现对业务方向的理解与契合度
- 突出大模型训练（SFT/DPO/RLHF）及搜索相关性优化的具体项目成果与指标提升
- 展示多模态数据处理与模型构建经验，特别是视频/音频内容的理解能力
- 强调工程落地能力，包括模型压缩、推理加速及在线实验平台建设经验
- 提及使用AI编程工具提升研发效率的案例，展现技术敏锐度与创新意识
- 深入学习LLM前沿技术（如MoE、Long Context、Tool Use等）及其在搜索中的应用
面试指南
- STAR法则：清晰描述情境（Situation）、任务（Task）、行动（Action）与结果（Result）
- 技术深度：深入讲解算法原理、模型结构选择依据及关键参数调优过程
- 业务价值：量化技术指标提升对用户体验与业务指标的具体贡献
- 反思总结：分享项目中的教训、改进空间及对后续工作的启示
- 请详细介绍你在大模型搜索相关性优化方面的具体实践与成果
- 如何设计一个高效的多模态内容理解模型，以支持视频搜索？
- 在模型训练过程中，如何处理数据噪声与分布偏移问题？
- 请谈谈你对Agent在算法研发中应用的看法，并举例说明
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
作为已上市互联网大厂的核心算法岗位，通常提供具有市场竞争力的薪酬包，包含高额奖金与股票期权，对补偿性动机满足程度较高。
薪资信号未披露（AI估算：3.0千–6.0万/月）
成长发展
95较高
职位聚焦大模型、多模态、Agent等最前沿技术领域，且明确要求跟进最新进展，为技术人员提供了极佳的技术成长与视野拓展机会。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、NLP、多模态、Agent、SFT、DPO、RLVR、Python
成长机会持续跟进大模型搜索、多模态和智能体领域进展
业务类型profit_center
工作生活
40较低
互联网大厂核心研发岗位通常工作节奏较快，虽未明确提及加班文化，但高强度技术研发与业务落地压力暗示WLB可能受限。
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
通过优化搜索体验提升用户获取信息的效率，具有一定的社会价值；同时探索AIGC技术在视频领域的应用，符合行业发展趋势。
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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