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大模型Agent算法工程师-TikTok搜索(北京/上海)

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部门介绍

TikTok搜索团队致力于为用户提供精准高效的搜索工具,创造良好的搜索体验,提升信息流动的效率,同时高价值的搜索流量也能带来商业化价值,为TikTok生态内的其他业务提供高效的入口,支持内容生态的发展,提升中尾部视频的消费力量。 你可以有机会参与核心业务功能的开发工作,接触到第一线的用户,我们期待你的加入!

  1. 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;
  2. Agent Foundation与Harness,负责搜索Agent执行框架(Harness)从0→
  3. 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;
  4. 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);
  5. 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);
  6. 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。

岗位职责

招聘官网暂未提供完整岗位职责,请前往官网核实。

职位要求

  1. 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);
  2. 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;
  3. 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;
  4. 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);
  5. 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;
  6. 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。

相似岗位

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