快手检索平台开发工程师-【可灵AI】
任职要求
1、3年以上后端系统架构设计和开发经验,有高并发、大数据量业务处理的实践经验者优先; 2、具备扎实的计算机基础,熟练掌握java\python其中一种语言,熟悉面向对象设计开发; 3、熟悉分布式系统开发,有Elasticsearch、Milvus等向量化检索引擎的实际项目经验, 并且对其核心思想、实现原…
工作职责
1、负责多模态数据检索平台的相关开发维护工作,包括:倒排检索,向量检索等方向研发和维护工作,承担检索系统的性能调优,提升系统性能、可靠性和可扩展性; 2、推动业务迭代和架构能力升级,协同相关方达成业务目标。
1. 负责 ANN(Approximate Nearest Neighbor) 算法的设计和验证,结合软硬件实现大容量、高吞吐、高召回、低成本的向量检索算法,持续构建业界领先的产品竞争力; 2. 跟进 RAG/AIGC 的前沿技术研究,探索向量检索在 LLM 大模型场景中的应用; 3. 持续跟踪学术界与工业界主流的向量检索算法最新进展。 你将负责什么? 智能融合:设计图谱与向量的融合重排算法,让语义与事实互补,实现1+1>2的召回效果。 极致效率:优化亿级混合检索性能,攻克系统瓶颈,将端到端延迟压缩至毫秒级以支撑实时场景。 召回边界:设计创新召回策略,结合向量泛化与图谱推理,解决复杂、模糊查询下的知识发现难题。
1. 负责 ANN(Approximate Nearest Neighbor) 算法的设计和验证,结合软硬件实现大容量、高吞吐、高召回、低成本的向量检索算法,持续构建业界领先的产品竞争力; 2. 跟进 RAG/AIGC 的前沿技术研究,探索向量检索在 LLM 大模型场景中的应用; 3. 持续跟踪学术界与工业界主流的向量检索算法最新进展。 你将负责什么? 智能融合:设计图谱与向量的融合重排算法,让语义与事实互补,实现1+1>2的召回效果。 极致效率:优化亿级混合检索性能,攻克系统瓶颈,将端到端延迟压缩至毫秒级以支撑实时场景。 召回边界:设计创新召回策略,结合向量泛化与图谱推理,解决复杂、模糊查询下的知识发现难题。
我们正在寻找一位后台研发工程师,加入我们的核心基础设施团队,负责支撑公司云原生向量检索服务的开发、运维与稳定性保障。该服务作为智能搜索、RAG(Retrieval-Augmented Generation)等关键业务的核心组件,承载着高并发、低延迟、高可用的线上查询需求。你将参与以下工作: 1、负责向量检索服务后端功能模块的设计、开发与持续优化; 2、保障线上服务的稳定性、可扩展性与可观测性,快速响应并修复线上问题; 3、与算法、产品及前端团队紧密协作,高效落地面向RAG、智能搜索等场景的功能需求; 4、参与服务的云原生架构演进,包括容器化部署、弹性扩缩容、服务治理、监控告警等; 5、持续提升系统性能与资源利用效率,在保证准确性的前提下优化检索延迟与吞吐能力;