字节跳动
校招多模态搜索算法工程师 - 搜索
北京/杭州 · 校招 · 2027 届 · 本科
长期有效
任职要求
- 2027届获得本科及以上学历
- 基础扎实，有良好的代码基础、机器学习算法功底
- 熟悉CV、VLM、Omni Model、LLM、Agent、DeepResearch、视觉搜索/AI问答等相关的算法和技术
- 具备出色的问题分析与解决能力
- 热爱技术，具备探索精神与自驱力，工作责任心强。
岗位描述
团队介绍：字节跳动搜索团队主要负责抖音、今日头条、红果短剧、番茄小说、AI搜索等产品以及电商、生活服务等业务的搜索算法创新和架构研发工作。
我们使用前沿的机器学习/大模型技术进行端到端建模并不断创新突破，同时专注于分布式系统、机器学习系统的构建和性能优化，从内存、Disk等优化到索引压缩、召回、排序等算法的探索，致力于支撑字节跳动持续多元化的产品创新和高速的业务增长、基于大模型革新和重塑下一代搜索技术体系，充分给同学们提供成长自我的机会。
主要工作方向包括：
- 1、探索前沿的NLP技术：全面基于LLM的Query分析、相关性、个性化预估、满意度评估、生成式检索等，全链路应用LLM/VLM，每个细节都充满挑战；
- 2、跨模态匹配技术：进行多模态预训练，在超大规模的多模态表征、匹配、生成等多个技术方向上持续突破，打造世界领先的多模态搜索系统；
- 3、大规模流式机器学习技术：应用大规模机器学习，解决搜索中的推荐问题，让搜索更加个性化更加懂你；
- 4、千亿级数据规模的架构：从大规模离线计算，分布式系统的性能、调度优化，到构建高可用、高吞吐和低延迟的在线服务的方方面面都有深入研究和创新；
- 5、推荐技术：基于超大规模机器学习、因果推断、大模型推理等技术手段，构建业界领先的搜索推荐系统，对搜索推荐技术进行探索和创新；
- 6、AI搜索技术：基于大模型(LLM/VLM)探索多轮、交互式等大模型原生的搜索产品体验。
- 1、AI问答/Agent：基于SFT、RL、Context Engineering、Memory等技术迭代Planner/Summary提升AI问答能力，探索解决复杂问题Agent/Adaptive Thinking、视觉世界知识压缩与检索等；
- 2、大规模视觉搜索：检索、相关性、个性化等算法基于VLM与大模型做技术代际升级，探索结合视觉工具的Agent自动化标注、VLM相关性、多模态表征/个性化CoTrain、Dense个性化、RL Based GE等技术；
- 3、生成式搜索：探索VLM Based Vision Language Sid Model即VLS，优化基于语义SID复刻LLM Scaling Law的生成式召回与排序，召精一体架构代替多阶段级联架构，优化PreTrain、PostTrain、RL以及帧级别的生成，提供语义与个性化都更好的搜索体验；
- 4、基础视觉智能：基于VLM重构视频分析、主体识别、OCR、视频Tracking、细粒度分类等基础视觉算法支撑理解图片/视频理解，探索多任务统一、视觉推理、复杂Context、细粒度视觉理解能力。
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该岗位可能会问的问题
基于 算法 岗位的常见面试问题整理
请解释 Transformer 模型的自注意力机制（Self-Attention）
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1. Self-Attention = 序列中每个 token 与所有 token 计算相关性权重 2. Q=Wq·x, K=Wk·x, V=Wv·x; Attention(Q,K,V)=softmax(QK^T/√d_k)V 3. 除以 √d_k 防止点积过大导致 softmax 梯度消失 4. 多头注意力：多组 QKV 并行，拼接后线性变换，捕获不同子空间特征 5. 对比 RNN：可并行计算，捕获长距离依赖
你做过的最有深度的算法/模型项目是什么
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1. 一句话说清任务：分类/生成/检索/推荐 2. 模型选型：为什么选这个而非那个 3. 数据：数据量、来源、清洗策略 4. 创新点：你做的改进是什么（不是调参） 5. 结果：核心指标提升（准确率/召回/延迟）
过拟合是什么？怎么判断和解决
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1. 过拟合=训练集表现好、验证集表现差，模型记住了噪声 2. 判断：train loss 持续下降而 val loss 上升 3. 解决：更多数据 / 正则化(L1/L2) / Dropout / 早停 / 数据增强 / 降低模型复杂度
解释梯度下降的原理，SGD 和 Adam 的区别
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1. 梯度下降：沿负梯度方向更新参数，使损失降低 2. SGD：每次用随机小批量估算梯度，引入随机性帮助跳出局部最优 3. Adam = Momentum + RMSProp：自适应学习率 + 动量加速 4. Adam 收敛快但可能泛化不如 SGD；CV 常用 SGD，NLP 多用 Adam
给你 10 万条未标注的文本数据，如何找出其中 10 个主题
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1. 预处理：分词、去停用词 2. 向量化：TF-IDF 或 Sentence Embedding 3. 聚类：K-Means（需指定 K=10）或 HDBSCAN（自动确定类数） 4. 或 LDA 主题模型直接输出主题-词分布 5. 评估：看每个簇的高频词判断主题合理性，迭代调整
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