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职位描述

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问答
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机器学习算法/工程化经验
研究导向
计算机相关专业
深度学习经验
Python
数学/统计相关专业

【课题背景】
飞书沉淀了企业内大量知识（文档、wiki、消息、会议记录、图片、视频等）。随着企业知识图谱、用户行为轨迹等图结构数据规模的指数级增长，传统基于文本匹配的RAG系统面临关系感知缺失和个性化能力不足的矛盾。如何寻找相对开销低、效果好的企业问答RAG新范式，突破现有系统在跨模态意图理解深度、个性化排序精度与实时生成质量上的瓶颈，基于企业内部知识和外部公网知识来回答问题与完成深度创作，这项工作对于字节自身做好企业知识管理，和飞书打造国内领先的企业知识问答创作产品，都有重要意义。
【课题挑战】
1、图结构融合挑战：传统RAG系统以文本匹配为核心，难以有效捕获用户行为模式、实体拓扑关系等非结构化图信息。如何将文本、图像、视频等异构图数据嵌入到语义理解框架中，构建统一的特征表示空间，是提升意图识别精度的关键瓶颈；
2、动态推理挑战：企业关系图谱具有实时演化特性，用户行为模式与实体关联强度随时间动态变化。现有静态图嵌入方法难以满足实时问答场景的时效性要求，需要开发增量式图学习算法实现动态知识更新；
3、企业内部知识和外部公网知识的融合：当两种知识之间存在差异或冲突时，如果无法有效融合，会显著降低回答的可靠性和实用性。如何在不同模态间建立准确的语义关联，并有效融合内外部知识，是提升回答可靠性和实用性的关键。虽然业界 Deep Research 实现了基于 Agent 架构的公网知识深度检索与创作，但尚无企业内外部知识融合的成功实践；
4、Agentic RAG 可控性：基于Agent架构来实现企业知识问答创作，依赖LLM进行自主推理和判断，其决策过程存在一定的不可预测性。在某些复杂情况下（召回语料量大且干扰性强、企业内部知识与外部知识冲突），Agent可能做出不符合预期的决策，且难以直接干预和纠正。
【我们的优势】
1、飞书企业问答产品已经积累了一定的用户基础，并在快速增长；
2、依托飞书套件，能够建立比较完整的用户与其他飞书内实体的图结构数据，并且已经有过早期实践（Lark Graph）；
3、飞书企业问答有完整的评测体系和资源，帮助RAG类探索快速迭代。
【职位要求】
1、2026届及之后毕业，博士在读，图论与组合数学、计算机科学、复杂网络分析相关专业优先；
2、扎实的图机器学习理论基础，对RAG、Agent、AI逻辑推理等领域有强烈的好奇心；
3、创新思维突出，并且能从本质出发思考问题，有自主探索解决方案的能力；
4、（加分）精通图数据库（Neo4j/Tigergraph）和分布式图计算框架（GraphX/Plato），具有TB级图数据处理经验。

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公司介绍

字节跳动成立于2012年3月，公司使命为“Inspire Creativity, Enrich Life（激发创造，丰富生活）”。公司业务覆盖150个国家和地区，拥有15万名员工。
字节跳动在全球推出了多款有影响力的产品，包括今日头条、抖音、西瓜视频、飞书、Lark、PICO、剪映、TikTok等。截至2021年6月，字节跳动旗下产品全球月活跃用户数超过19亿。

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北京海淀区学清嘉创大厦B座学清嘉创

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页面更新时间：2025-07-19