[一点介绍]
字节跳动公司搜索部门汇聚了大量行业顶尖技术精英,旨在从 0 到 1 打造一个用户体验更加理想的通用搜索引擎,支持公司所有产品的搜索功能,包括今日头条、抖音、西瓜、火山、懂车帝等多款备受欢迎的知名 app。在这里你有机会参与工业级搜索引擎从无到有的研发工作,并在此过程中挑战大规模分布式存储和计算架构、NLP、人工智能、ranking 等世界难题,很好地锻炼自己的工程能力、算法能力、业务能力。加入我们,参与并见证一个新产品的成长和成功,和大牛们一起完成最有挑战性的工作吧!
[两点福利]
超有竞争力的薪资待遇!
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行业闻名的贴心福利!
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吃这么多怕胖?没事~作为字节跳动大本营,中航配有自己的健身房哦!跑步、器械、乒乓球、台球、桌游应有尽有,又可以减肥又可以放松,还有专门的按摩椅、休息室哦。
[三点理由] – 公司重视程度高,团队力量强
部门的 leader 是原头条推荐团队技术负责人,方向的 leader 来源于百度、360 的资深搜索专家,还有 google 回国的一些高阶技术,整个团队会比较有创新活力。
- 从 0 到 1,技术成长大
从 0 到 1,技术成长大:各大公司的技术大牛,往往都经历过一些从 0 到 1 的重大项目,像 Google Jeff Dean 就是从 Google 搜索从 0 到 1 的过程中脱颖而出的,同时 Map Reduce、GFS、Bigtable,全部是搜索系统中孕育而出。类似的百度、头条,随着搜索、推荐系统的建设,也培养出了一批技术牛人。只是学习一下和自己动手实操相比,收获是截然不同的。而当前头条的搜索团队就是一个可遇不可求的机会,只有经历真正的风雨才能看见彩虹。
- 搜索系统更加复杂,挑战更大:1. 规模:搜索数据规模更大(搜索是千亿级搜索、推荐是千万级),对工程和算法的挑战更大,能搞定搜索的话去搞别的都不怕; 2. 场景:搜索对精度的要求比推荐更高,用户已经明确表达需求、出现不相关结果用户会骂娘,所以除了关注 pv 级指标、对每个搜索请求都要求精度,挑战更大。3. NLP:搜索场景下 NLP 更重,人类自然语言理解问题是终极难题; deep learning 已经能很好解决图像和语音等问题,但是在 NLP 上还有很长路要走,足见其难度;我们恰好又处在技术变革的时代,有搜索这样一个场景来研究 NLP 问题,是个最棒的土壤。 –
[多点职位]
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