校招内推 | 字节跳动搜索团队：NLP算法工程师、推荐算法工程师
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字节跳动搜索团队
我们组有很多 NLP 的落地场景，多模态，语义理解，词法分析，意图分析，多语言，广告等等，绝对有你的用武之地；而工程方面的也有非常多有挑战的工作等着你，支持数万亿视频的快速检索框架，超大规模分布式系统，高性能深度学习框架和平台构建等等，方向众多，资源丰富，总有一款适合你。组内有大量大神，无论是算法还是工程的同学，这里都是锻炼你能力，发展职业的一个巨大舞台。
主要工作方向包括：
1. 探索最前沿的 NLP 技术：从基础的分词、NER，到应用上的 Query 分析、基础相关性等，全链路应用深度学习模型，每个细节都充满挑战；
2. 跨模态匹配技术：在搜索中应用 CV＋NLP 深度学习技术，让视频搜索拥有更强大的检索能力；
3. 大规模流式机器学习技术：应用大规模机器学习，解决搜索中的推荐问题，让搜索更加个性化更加懂你；
4. 千亿级数据规模的架构：从大规模离线计算，分布式系统的性能、调度优化，到构建高可用、高吞吐和低延迟的在线服务的方方面面都有深入研究和创新。
算法工程师-搜索坐标：北京/上海
参与字节跳动各产品搜索核心算法改进，可能的方向包括：
1. NLP：将业界最先进的 NLP 技术应用到搜索算法改进中，包括纠错、分词、改写、Term Weighting、意图识别；
2. Ranking：解决千亿级网页的排序问题，攻克基础检索、相关性、意图理解、权威性、时效性等世界难题；
3. 个性化：充分挖掘各产品搜索中的个性化空间，为用户提供最贴心的搜索体验；
4. 页面分析和摘要：从千亿网页中提取最有价值的信息，进行字段提取、智能摘要生成等工作来优化搜索体验。
1. 将业界最先进的 NLP 技术应用到搜索算法改进中，包括纠错、 分词、改写、Term Weighting、意图识别；
2. 搜索场景中的用户意图的挖掘与识别，相关技术的实现与落地；
3. Query 结构化分析及槽位填充（Slot Filling）相关技术研发及产品落地；
4. 结合亿级用户搜索和推荐场景，应用 NLP、ML、AI 技术解决实际问题。
1. 负责计算机视觉方面的算法和产品的开发与落地，包括并不局限于物体检测、图像分类、图像分割、物体跟踪、视频语义分析等方向；
2. 负责组内各种产品以及系统的工程开发以及部署，主要是面对工程实现方向。
岗位要求1. 负责字节跳动所有产品的搜索推荐业务，承担搜索流量增长，搜索认知建设任务；
2. 在头条，西瓜，抖音，火山，TikTok 等产品海量用户和数据的基础上，进行搜索推荐系统的改进；
3. 基于推荐技术和搜索，NLP 技术的紧密结合，打造业界最领先的搜索推荐系统；
4. 接触字节跳动最前沿的推荐系统，搜索引擎和 NLP 技术，发挥空间广阔。
投递方式
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内推码：ANNHUBB（支持查询进度）
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