快手搜索算法工程师
任职要求
1、硕士及以上学历； 2、熟悉自然语言处理、数据挖掘、机器学习等，有较强数据分析能力； 3、熟练使用C/C++或Python。 加…
工作职责
1、参与综合短视频，直播，电商，本地，社交和多语言等搜索业务，用大规模机器学习，强化学习，多模态预训练等技术提升搜索质量，用户留存和点击率等核心业务指标； 2、负责搜索query 意图分类，query 表征，query推荐，视频内容理解&多模态表征，多模态语义召回和相关性等搜索核心技术，提升搜索用户渗透率和相关性； 3、负责搜索用户行为分析，语义和行为混合检索，多序列&多任务粗排，精排，重排等搜索排序技术，提升搜索质量和内容消费指标； 4、负责搜索生态和机制，参与搜索混排，多目标优化，异构内容混排，短期和长期目标平衡，冷启动等搜索机制和算法。
我们是小红书中台大模型 Infra 团队，专注打造领先易用的「AI 大模型全链路基础设施」！团队深耕大模型「数-训-压-推-评」技术闭环，在大模型训练加速、模型压缩、推理优化、部署提效等方向积累了深厚的技术优势，基于 RedAccel 训练引擎、RedSlim 压缩工具、RedServing 推理部署引擎、DirectLLM 大模型 API 服务、QuickSilver 大模型生产部署平台等核心产品，持续赋能社区、商业、交易、安全、数平、研效等多个核心业务，实现 AI 技术高效落地！ 1、参与设计实现支持RLHF/DPO等对齐技术的高效训练框架，优化强化学习阶段的Rollout、Reward Model集成、多阶段训练 Pipline； 2、研发支持多机多卡 RL 的分布式训练框架，开发TP/PP/ZeRO-3与RL流程的动态协同机制，解决 RL 算法在超长时序下的显存/通信瓶刭 3、构建端到端后训练工具链，主导框架与 MLOps 平台集成，提供训练可视化、自动超参搜索等生产级能力 4、与公司各算法部门深度合作，参与大语言模型LLM、多模态大模型 MLLM等业务在 SFT/RL领域的算法探索和引擎迭代； 5、参与分析各业务 GPU 利用率与饱和度等指标，结合业务场景持续优化训练框架能力，提升框架领先性。
1、参与快手搜索引擎研发工作，服务数亿海量用户； 2、参与搜索引擎核心架构设计与开发，涵盖的方向包括： （1）负责前沿ANN算法与引擎的研发，实现大容量、高吞吐、高精度、低成本的向量检索引擎，持续构建业界领先的技术能力； （2）负责自研百亿规模的视频、网页，商品等多类资源的检索系统研发，包括且不限于高效的建库系统，高性能的检索引擎； （3）面向搜广推业务，建设统一的检索平台，有机融合ANN，倒排等多类检索引擎，提供极致效率的建库，服务，运维体验。 3、探索AI检索新技术、新思想的应用和落地。
面向快手搜索业务，针对在线推理各个流程（特征、模型等）进行研发与优化； 1、针对搜索业务下的sparse/dense模型进行框架研发与优化，充分压榨GPU的能力； 2、针对推理场景下的特征、embedding查询计算优化，进一步提升CPU的计算效率； 3、支持大模型在搜索场景的落地工作。
1、LLM模型应用落地：参与LLM在搜索内部的应用，探索LLM的创新落地场景； 2、RAG技术研究与落地：参与RAG技术在搜索内部的应用与创新，提升快手搜索智能问答效果； 3、技术优化与创新：持续优化现有的算法技术，推动算法创新，不断业务效果和用户体验； 4、跨团队合作：与产品团队、工程团队和业务团队紧密合作，理解业务需求，将算法技术转化为实际的产品和解决方案； 5、算法评估与改进：负责对算法模型进行评估和改进，提高算法的准确性、效率和可解释性。