小红书搜索算法工程师-相关性

1.负责点评搜索相关性计算模块工作，包括相关性模型能力升级、模型策略线上调优等核心工作，提升搜索结果的精准度，为用户不断提供更好的搜索体验，从而驱动业务规模增长； 2.深度研究搜索领域内的前沿算法技术，基于搜索全链路，提出用户体验改善方案，并使用大语言模型等NLP技术持续性迭代优化； 3.和产品、运营等团队紧密合作，根据业务需求进行数据分析和模型优化，提供高效的、符合用户需求的搜索体验； 4.解决生产环境中的问题和异常，保障搜索服务的稳定运行。

淘宝文本搜索算法团队是淘天集团内专注于创新和优化搜索技术的核心团队。我们的任务是通过持续研发高效、精准的搜索算法，以提升用户的在线购物体验和满意度，进而推动电商平台的商业成功。这一关键角色中，您将参与淘宝搜索功能的核心算法研究，特别是专注于搜索相关性领域和AI搜创新领域。该职位要求理解搜索引擎的工作原理，在深度语义相关性模型、大语言模型、多模态技术等技术方面有突出贡献。作为团队的核心成员，您将不仅要在您的直接工作领域推动技术突破，还要与其他方向的团队（包括召回、排序、机制等）进行全链路联动，共同推进搜索算法的整体优化。 工作职责： 1. 设计和优化淘宝主搜的搜索相关性算法和电商AI综搜创新业务，包括但不限于文本相关性大模型、多模态相关性大模型、多模态商品理解、AI搜索等等。 2. 通过数据飞轮、知识库建设、数据挖掘、标注任务迭代等持续提高数据质量，积累电商域的知识数据资产。 3. 深入理解电商搜索用户需求， 建立和完善搜索体验分析方法论，以指导模型的迭代和优化。 4. 密切关注并引入前沿的LLM、MLLM、NLP和机器学习技术，将其应用于搜索体验优化，并在此基础上进行技术创新。

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、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。