饿了么淘宝闪购-AI工程师-零售商品
任职要求
1、教育背景：本科或硕士学历，计算机、人工智能或相关专业，2 年以上 Java 开发经验。 2、扎实的 Java 基石：精通 JVM 原理、多线程并发、IO 模型及分布式系统设计；具备亿级数据量、高并发场景下的系统架构、性能分析与调优实战经验。 3、AI 与大模型实战：熟悉 LLM 应用架构（RAG/向量检索/Prompt 工程），具备多模态处理或 AIGC 项目从 0 到 1 落地经验者优先。 4、数据思维与协同能力：了解大数据处理流…
工作职责
1、驾驭亿级规模核心系统：负责本地零售亿级商品库的顶层架构设计与演进，主导 SPU/CSPU 等基础模型建设，支撑高并发下的搜索、选品及多渠道分发，打造行业领先的商品数据底座。 2、引领前沿的 AI 大模型落地：深度参与AIGC 在商品全生命周期的变革，利用多模态大模型重塑智能发品、自动归类、内容生成及质量质检流程，推动业务从“人工运营”向"智能自治"跃迁。 3、构建数据与智能闭环：携手算法与产品团队，建立“数据 - 模型 - 业务”的高效反馈闭环。通过RAG 知识库、批量推理及自动化实验等前沿技术，持续优化商品数据的准确性与转化效率，赋能零售搜索与智能决策。 4、探索研发新范式与极致性能：在保障系统高可用与极致稳定性的同时，率先探索 Vibe Coding、AI Agent 等新范式在研发流中的落地，提升团队整体效能，解决海量数据下的复杂工程挑战。
1、驾驭亿级规模核心系统：负责本地零售亿级商品库的顶层架构设计与演进，主导 SPU/CSPU 等基础模型建设，支撑高并发下的搜索、选品及多渠道分发，打造行业领先的商品数据底座。 2、引领前沿的 AI 大模型落地：深度参与AIGC 在商品全生命周期的变革，利用多模态大模型重塑智能发品、自动归类、内容生成及质量质检流程，推动业务从“人工运营”向"智能自治"跃迁。 3、构建数据与智能闭环：携手算法与产品团队，建立“数据 - 模型 - 业务”的高效反馈闭环。通过RAG 知识库、批量推理及自动化实验等前沿技术，持续优化商品数据的准确性与转化效率，赋能零售搜索与智能决策。 4、探索研发新范式与极致性能：在保障系统高可用与极致稳定性的同时，率先探索 Vibe Coding、AI Agent 等新范式在研发流中的落地，提升团队整体效能，解决海量数据下的复杂工程挑战。
1. 负责淘宝闪购AI搜索产品相关算法研发，构建支持自然语言交互的多模态搜索系统，生成融合文字、商品、视频的混合Feeds流。 2. 设计即时零售场景专用的大语言模型微调方案，优化商品搜索的深度思考能力，解决购物攻略、口碑评测等复杂查询需求。 3. 开发闪购场景的实时推荐算法，结合用户画像与限时促销策略，实现个性化商品排序。 4. 搭建多模态商品理解系统，整合图像识别、文本语义分析等技术，提升非标品搜索准确率。 5. 探索AI助手在即时零售导购中的应用，开发需求细化、对比推荐等交互功能，优化用户购物决策路径 。
1. 负责淘宝闪购AI搜索产品相关算法研发，构建支持自然语言交互的多模态搜索系统，生成融合文字、商品、视频的混合Feeds流。 2. 设计即时零售场景专用的大语言模型微调方案，优化商品搜索的深度思考能力，解决购物攻略、口碑评测等复杂查询需求。 3. 开发闪购场景的实时推荐算法，结合用户画像与限时促销策略，实现个性化商品排序。 4. 搭建多模态商品理解系统，整合图像识别、文本语义分析等技术，提升非标品搜索准确率。 5. 探索AI助手在即时零售导购中的应用，开发需求细化、对比推荐等交互功能，优化用户购物决策路径 。
1. 负责淘宝闪购搜索推荐算法的基础模型研发工作，包括店铺和商品信息流推荐、搜索结果页排序等，覆盖千万级DAU； 2. 基于业务问题，设计并实现推荐全链路算法模型，包括召回、粗排、精排、重排及混排等模块，搜索全链路算法模型，包括Query理解、召回、精排、重排等模块，持续迭代提升业务效果； 3. 跟踪国内外搜索推荐领域的最新进展，结合业务特点进行技术创新，推动算法模型的优化和升级； 4. 协同业务进行跨团队合作，与产品、运营等部门紧密合作，确保算法模型的有效落地和业务目标的达成。