返回信息流团队介绍
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；
联系方式：
请发送简历至：limiaochen.trilogy@bytedance.com，欢迎投递, 组内学长可加 vx 交流：notmot
这是一条镜像帖。来源：北邮人论坛 / job-info / #975271同步于 2025/8/5
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【内推】【校招】TikTok Ads Infra - Ranking
notmot
2025/8/5镜像同步0 回复
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