团队介绍

广告排序是驱动广告收入上涨的引擎，Ranking Infra解决的是广告排序的架构问题。广告排序，就是要从百万、千万、上亿定向之后广告中，选择一个最优的广告发送给用户。因为候选量级过大，排序架构组织成漏斗状：召回、粗排、精排、重拍/混排，经过层层漏斗，将广告候选从千万、百万一步步的降低到1。在这个过程中，我们既结合了分布式架构技术，例如：分布式计算、KV存储、流批计算等，也结合了机器学习架构技术，例如ANN检索、向量存储、模型分发部署等，以两大架构体系为基础，结合广告业务特点，推进广告排序架构的持续迭代升级。

工作内容

TikTok广告排序架构团队，负责Tiktok广告的深度学习架构、排序策略架构的设计与实现，支撑广告排序业务的增长。工作内容包括：

1. 召回、粗排、精排架构，与算法团队合作，设计并实现包括：ANN召回算法架构、GPU召回算法架构等，解决海量候选场景下的广告排序问题。支撑亿级广告候选排序、优化模型分发速度、提升在线的推理性能、探索业内最新算法的工程落地等，助力业务指标增长

2. 预估与策略平台与架构，设计和实现模型部署和资源调度平台，提升模型资源利用率；设计和实现通用的排序策略框架，通过DSL、图化架构、图编译优化、行列存储数据结构等技术，落地高性能、易使用的排序策略框架，提升排序系统的迭代效率和性能

3. 算力调度平台与架构，设计并实现广告投放系统的延迟、降级、限流、算力分配的自动化、一体化平台和架构，提升广告系统的变现效率和系统稳定性

4. 排序业务工程，基于广告业务特点，设计并实现排序业务架构，包括排序近线系统、LLM模型推理框架、AIGC创意生成框架等

招聘要求

1. 本科及以上学历，计算机、软件工程等相关专业，具备扎实的计算机基础；

2、熟悉 C++/Golang/Java 中的至少一门编程语言；

3、熟悉 Linux 操作系统和开发环境，有良好的数据结构、算法基础和系统设计能力；

4、对高性能在线服务、分布式计算、大规模存储、机器学习中的一项或多项有理解和认识；

5、善于沟通，工作积极主动，责任心强，具备良好的团队协作能力；

工作方向

方向一：广告召回粗排方向

职位描述

1. 负责广告召回、粗排在线架构的重构、性能优化、稳定性保障

2. 负责广告召回分布式候选构建和模型分发架构的设计、实现和优化

3. 负责广告召回、粗排，ANN检索、GPU检索、聚类算法架构的设计、实现和优化

4. 负责广告SIM序列特征、Deep双塔等复杂模型在召回粗排的架构落地和性能优化

5. 负责广告召回、粗排平台化工作的设计、实现和优化

职位要求

1. 有高并发、分布式架构的设计、优化经验

2. 扎实的编程能力，对解决具有挑战性问题充满激情

3. 对模型工程有一定的了解

4. 开发语言C++/Python

方向二：大模型应用和内容理解

职位描述

1. 负责广告样式/素材在线优选架构的重构、性能优化、稳定性保障

2. 负责广告多模态/LLM模型的部署、样本生产、训练和推理架构与平台的设计、实现和优化

3. 负责广告内容生产、内容理解、投放利用架构的设计、实现和优化

4. 负责广告内容标签、embedding的管理平台的设计和实现

职位要求

1. 有高并发、分布式架构的设计、优化经验

2. 扎实的编程能力，对解决具有挑战性问题充满激情

3. 开发语言C++/Java/Python

方向三：预估和精排架构方向

职位描述

1. 负责广告在线预估服务和精排服务的重构、性能优化、稳定性保障

2. 负责广告模型部署、资源调度和资源分配平台的设计和实现

3. 负责广告策略管理平台的设计和实现

4. 负责广告通用排序框架，包括DSL、算子化、图化通用基础框架的设计和实现

职位要求

1. 有高并发、分布式架构的设计、优化经验

2. 扎实的编程能力，对解决具有挑战性问题充满激情

3. 开发语言C++/Java/Python

方向四：流量策略和算力优化方向

职位描述

1. 负责广告混排、端上智能等模型策略架构的设计和实现

2. 负责广告算力架构和平台的设计和实现

3. 负责广告全链路算力分配策略的设计和实现

4. 负责广告排序产品/业务的架构，如近线系统，推荐广告协同架构的设计和实现

职位要求

1. 有高并发、分布式架构的设计、优化经验

2. 扎实的编程能力，对解决具有挑战性问题充满激情

3. 开发语言C++/Python

联系方式：

请发送简历至：fengzhijian@bytedance.com，欢迎投递，可加 vx 沟通：fredy_feng97