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。 ByteIntern：面向2027届毕业生（2026年9月-2027年8月期间毕业），为符合岗位要求的同学提供转正机会。
- 起点基座：对于业务需要的中等尺寸的开源模型越来越少，玩家专注大模型，如何将大尺寸的模型剪枝/蒸馏出适合的起点基座；
- 持续提升：资源约束、AICoding智能边界、与AutoResearch的冲突，有限制有边界的AutoResearch需要如何设计；
- 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、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
- 2027届本科及以上学历在读，计算机、软件工程等相关专业优先；
- 熟悉Linux平台以及常用深度学习框架PyTorch/TensorFlow等；
- 熟悉多模态/计算机视觉/自然语言处理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；
- 责任心强，积极主动，有良好的沟通能力和团队合作能力；
- 有独立思考以及动手能力，提出想法并能付诸实践验证。
