团队介绍：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、内容消费等核心业务场景，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。 1、优化推送发送时机策略与模型，基于Reinforcement Learning、深度时序模型等提升系统择时&择频的能力，同时聚焦发送时机策略与模型、内容召回、排序与聚合、内容创意增长等技术方向，利用海量数据搭建业内领先的机器学习算法和架构，建模用户兴趣，提升用户体验与相关指标； 2、应用主流和前沿的机器学习模型，如DeepFM、Uplift model、Deep Retrival、DIN等，进行召回&粗排&精排模型优化，包括模型结构优化、特征工程以及模型性能优化等； 3、基于海量数据搭建业内领先的推送模型、策略和架构，建模用户兴趣，提升用户体验； 4、负责业务场景中的模块（如社交推送、直播推送、热点推送等），通过推送助力业务增长（相关业务包括社交、直播、热点、UserGrowth等），独立与产品、运营团队协作规划模块未来发展，制定推送&推荐策略目标； 5、进行推送内容创意的优化，包括自动生成&选择最优的文案内容、图片等素材，自动文案审核等工作。