小红书搜索算法工程师-社区搜索

1、负责搜索生成式问答相关技术研发，包括但不限于Query理解，召回，抽取，多模态内容理解，RAG，Agent等方向，探索LLM，除索LLM，Agent等大模型技术与搜索业务的结合； 2、参与小红书生成式搜索相关算法和系统研发，通过最新的生成式AI等技术，打造新一代智能化搜索引；

-面向亿级别用户的大规模搜索场景，构建百亿样本万亿参数的大规模个性化排序模型，通过大规模分布式学习、超长用户行为序列建模、多模态多目标学习等算法优化，提升模型的在线效果和用户体验； -面向高速增长的搜索业务，调研和落地业界算法的前沿进展，结合小红书搜索业务场景不断创新，设计精准满足用户需求、快速响应业务优化、高性能可扩展的粗排、精排和重排算法，通过体验提升拉动搜索增长； -面向业界独特的 UGC 生态和生活搜索场景，不断分析和拆解整体和细分搜索场景中的核心体验问题，针对不同意图与人群的精细化搜索排序算法，创造极致的搜索体验 -面向快速成长的商业化业务，设计平衡搜索体验和商业化营收的混排算法与机制，促进社区价值与商业价值的最大化；

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。

Accio是阿里巴巴国际数字商业集团阿里国际站内部孵化的一款战略级AI原生应用产品，也是全球首个B2B AI Search Agent，通过持续探索Agent、LLM、VLM、RL、Memory、Reasoning、AI Search等前沿技术，自研基座、Agent系统以及AI Search系统，实现全球B2B跨境贸易跨越式发展。 1、参与开发和优化新一代多模态原生AI搜索系统，包括但不限于多模态模型训练、跨模态生成与检索、生成式AI搜、多模态Agent等； 2、参与搜索引擎研发，全链路提升搜索效果，包括但不限于多模态理解、query分析、召回、相关性、排序等关键模块的算法设计与优化； 3、参与买家Agent全链路开发与优化，跟踪前沿多模态大模型技术，探索推动开源SOTA模型的产品化落地。