携程算法工程师(MJ030298)
任职要求
1、1年及以上相关工作经验，计算机、统计学、数学、信息技术等相关专业，研究生及以上学历优先； 2、具备良好的数据敏感度，能够从打标数据中提炼关键信息，拥有丰富的数据分析、数据清洗和效果评估经验； 3、具备机器学习算法及相关实践经验，熟…
工作职责
1、负责QA Agent系统的能力提升及项目的持续迭代优化，通过实验进行评估，并对算法策略进行持续改进； 2、与产品、QA及工程团队密切协作，主动诊断和识别业务问题，运用科学方法及数据分析输出业务策略，针对复杂业务问题开展数据挖掘与模型探索，沉淀分析方法论，形成对业务和产品具有价值的方案与建议。
参与大规模语言模型(LLM)及其他AI模型的在线服务部署、性能调优与推理加速，确保高并发、低延迟、高可用的模型服务。参与设计和开发智能Agent运行框架，实现核心模块，包括不限于知识库存储与检索(RAG)、Agent的长短期记忆存储、对接多模型协作协议(如MCP/A2A)等新型交互机制。负责搜索推荐算法工程后端系统的设计、开发和维护，保障系统稳定高效运行，实现高并发在线特征工程、模型推理服务集成和服务质量监控等核心模块。参与系统架构的设计、优化及核心模块的代码实现(Java为主)。与产品经理、算法工程师、前端工程师紧密协作，理解需求，设计技术方案并推动落地。负责系统的日常维护、监控、故障排查和性能调优。
1、参与携程国际化业务用户增长相关的算法研究和策略研发； 2、和产品、运营和工程等团队深度合作，洞察算法策略的机会点并落地实施，提升新用户承接、老用户提频和流失用户召回等场景的业务效果； 3、针对携程国际化业务，探索和迭代个性化推荐技术，在EDM营销和App个性化推送等场景落地应用； 4、基于海量用户行为和商品数据，使用数据挖掘等技术，建立并持续迭代用户画像和商品理解等技术系统； 5、利用多模态理解和AIGC能力，实现营销素材的自动化生成，提升总部和各个国家/地区当地运营团队的工作效率。
团队负责数十个垂类业务场景搜索、推荐体验优化、效率提升工作，支撑下沉、店铺、券搜、企业/工业、商超类、新零售等战略创新业务。 工作内容： 1.基于NLP相关技术(LLM、知识图谱等),理解用户query意图，并构建优化文本/多模态的搜索匹配模型，保障并提升搜索体验； 2.高效算法系统建设：基于AutoML、强化学习、迁移学习等技术，并通过流程化/产品化方式，建设算法PaaS平台、在线多业务高性能算法系统，提升多业态算法优化迭代效率； 3.追踪前沿技术，应用于搜索、推荐场景全链路(召回、排序、策略)进行模型优化和差异化创新，提升多业务场景效率指标。
工作内容： 1.负责统筹海外站的工作，包括业务需求支撑、日常算法体验效果迭代； 2.负责境外业务的搜索推荐核心链路算法的研发工作(召回、排序、策略、相关性、导购商卡)，致力于提升用户体验和流量转化效率，支撑海外业务快速发展； 3.针对海外业务特点，做搜推前瞻性的技术规划(包括多语言NLP模型、跨语言搜索等)，并推动实施。