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AI搜索/推荐系统工程师 - Data AML

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部门介绍

Data AML是字节跳动的机器学习中台,为抖音/今日头条/西瓜视频等业务提供推荐/广告/CV/语音/NLP的训练和推理系统。为公司内业务部门提供强大的机器学习算力,并在这些业务的问题上研究一些具有通用性和创新性的算法。同时,也通过火山引擎将一些机器学习/推荐系统的核心能力提供给外部企业客户。

  1. 负责搜索、推荐相关智能体应用研发工作,围绕数据生产、链路优化、实验分析、系统提效等场景,推动Agent能力在推搜推荐系统中的落地;
  2. LLM/Agent工程化应用与业务落地:结合任务拆解、工具调用、Workflow编排,开发面向数据质量分析、离线数据开发、特征工程、A/B实验分析等场景的Agent Skill和自动化流程;
  3. 参与搜索推荐离线链路建设,包括倒排生成、Embedding生成、索引生成、Item CF、特征生产与校验等,提升数据开发效率和系统迭代质量;
  4. 参与在线数据链路和服务架构优化,从系统链路、服务架构、资源利用、稳定性保障等视角识别并解决问题,提升系统高性能、高可用、高容错能力。

岗位职责

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职位要求

  1. 2027届获得本科及以上学历;
  2. 熟练掌握Go/Java/Python/Scala等至少一门开发语言,具备扎实的数据结构、算法、操作系统、网络和系统设计基础;有搜索、推荐、广告、内容分发等相关经验,理解召回、排序、特征、索引、实验评估等基础链路,有分布式系统或高并发服务研发经验者优先;
  3. 具备良好的工程能力和问题分析能力,有大数据处理、离线数据开发经验,能够独立完成复杂模块的方案设计和工程实现;有Spark/Flink/Hive/Kafka等相关经验者优先;
  4. 对LLM、Agent、RAG、工具调用、Workflow编排等技术有基本理解或实践经验,能够将复杂人工流程抽象为可自动化、可复用的Agent能力;
  5. 有搜索推荐系统、特征平台、A/B实验平台、Agent平台、数据质量平台、性能优化或稳定性建设经验者优先。

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