小红书向量引擎工程师-搜广推
任职要求
1. 具备扎实的C/C++语言编程基础，熟悉算法、数据结构、操作系统知识。 2. 熟悉向量检索常见算法与框架（如HNSW/IVF/Scann/DiskAnn，hnswlib/faiss/mlivus等），有大规模向量索引构建与优化经验。 3. 对技术有强烈…
工作职责
1. 负责小红书搜推广系统的向量检索引擎架构设计与核心算法研发。 2. 优化大规模向量索引的构建、更新与查询性能，支持千亿索引毫秒级高性能检索。 3. 学习和吸纳业界优秀的技术和理论成果，探索前沿向量检索技术（如混合检索、量化压缩、分布式索引、软硬协同等），并推动技术落地。 4. 与算法、工程、产品团队协作，推动向量检索在搜推广场景的规模化应用。
构建高性能AI搜索底层引擎，优化RAG系统中的向量检索、混合检索、结果重排三大核心模块，支撑十亿级数据规模，显著提升搜索效率与效果。 核心职责 1、实现混合检索系统构建，支持 关键词+向量联合检索，支持多向量索引和父文档检索 2、优化基于 Faiss/HNSW/QC 等框架的十亿级向量索引 3、重排模块性能优化，加速bge-ranker和LLM等重排模型推理 4、全链路性能提升，诊断检索瓶颈（计算/通信/IO），提出优化方案，并实现RAG全流程延迟监控与调优
持续跟进和研究LLM和Answer Engine场景的用户需求和行业趋势，协助构建面向新型Answer Engine场景的多模数据库产品。 1、深入钻研多模数据库存储系统和分布式架构，构建支撑半结构化和非结构化数据的统一存储系统； 2、通过多种数据模型的融合索引技术和高性能的查询优化器和执行器，提供更加稳定和泛用的高性能查询引擎； 3、通过数据库、AI模型和AI推理系统的协同设计，提升整个系统的搜索质量表现。
从事ADB-PG向量数据库内核引擎技术研发，支撑阿里云海内外各行业的关键客户，以及阿里集团内部核心业务。 岗位职责包含： 1、海量数据下高性能低成本的向量索引与检索技术研发和创新突破，包括索引结构，量化压缩，异构计算加速，实时动态更新，向量标量全文混合检索等； 2、数据库内核引擎和功能模块（包括计算引擎、存储引擎、优化器等）的设计，开发，测试，交付； 3、数据处理分析以及Data+AI业务场景项目的方案架构设计实现，分析并解决海量数据场景下的性能瓶颈与稳定性问题； 4、关注研究业界前沿技术趋势，推动系统架构演进、功能迭代和性能优化。
1、负责向量数据库深度定制化研发，优化分布式架构，实现高吞吐低延迟的向量检索能力； 2、负责解决海量向量数据场景下的存储引擎性能瓶颈； 3、负责快手向量数据库平台建设，构建稳定性链路，拓展生态； 4、针对向量检索业务场景下的特定需求，提出并推动解决方案落地。