部门介绍
TikTok搜推算法团队，负责TikTok短视频产品的基础推荐、搜索算法，加入我们，你能接触到包括搜索、用户增长、社交、直播、内容创造、内容消费等业务场景，直接为核心用户体验负责，支持产品在全球赛道上高速发展。我们的工作内容包括大规模推荐算法的优化、复杂约束的优化问题的解决、多模态大模型的落地，并着力研究下一代AI Search和Chatbot的核心研发技术，包括不限于Multi-Agent、Agentic RL、Harness、Loop Engineering，探索强化学习在大模型时代的新范式。在这里，你可以深入钻研机器学习算法的改进和优化，探索前沿的技术；可以感受不同文化的碰撞，激发认知；可以通过对产品和内容生态的深度分析，影响产品未来的发展方向。 日常实习：面向全体在校生，为符合岗位要求的同学提供为期3个月及以上的项目实践机会。
- 起点基座：当前业务所需的中等尺寸开源模型供给逐步减少，行业参与者聚焦大模型研发，探索如何通过剪枝/蒸馏大尺寸模型得到适配业务需求的起点基座；
- 持续提升：针对资源约束、AI Coding智能边界、与AutoResearch的冲突等问题，探索有限制、有边界的AutoResearch的合理设计方案；
- 多模态大模型（VLM）：建设面向TikTok内容理解与推荐场景的多模态基模能力，开展VLM全流程训练，包括Pre-training、SFT、RL等环节，探索原生多模态建模、推荐行为Co-training等前沿方向；
- 多模态Embedding/Token：为推荐业务提供高质量的视频内容表征，支持推荐下游应用，探索Promotable Embedding、Reasoning Embedding、End-to-End Tokenizer等方向，提升内容表征的语义表达能力、可泛化性和业务可用性；
- 内容理解与推荐系统融合：与推荐算法团队深度协作，推动内容理解能力在推荐链路中的规模化落地，并探索下一代推荐系统范式，包括Agentic Recommendation、生成式推荐、Vision-Language-Recommendation统一建模等方向。
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
- 本科及以上学历在读，计算机、软件工程等相关专业优先；
- 掌握计算机视觉在深度学习上的经典算法，有相关内容理解领域的技术积累，持续跟踪CV领域的最新进展；
- 了解掌握深度学习常用框架PyTorch、TensorFlow等；
- 责任心强，积极主动，有良好的沟通能力和团队合作能力；
- 有想象力和独立思考能力，提出想法并能付诸实践验证；
- 熟悉Linux平台，有一定计算机基础，具有良好的算法基础和编码能力。
