高德地图高德-个性化搜索算法工程师/专家-信息算法专项
任职要求
1. 计算机及相关专业硕士以上学历， 有大规模推荐/搜索/广告/大模型算法开发优化的相关经验，熟悉主流的召回，粗排，精排，混排模型，并至少在其中一个方向上有深入优化经验，3年及以上的工作经验。 2. 有扎实的工程能力，熟悉常用的数据结构和算法，熟练掌握java，C++, Python或至少一种常见编程语言，对算法有较强的实现能力。 3. 对解决挑战性问题充满激情，具备优秀的学习能力和良好的团队合作精神，坦诚直接。 4. 有较强的问题抽象、算法设计能力，有时空模型建模经验者优先。 5. 在KDD、NIPS、ICML、RecSys等机器学习领域会议有发表过优秀工作者优先。
工作职责
1.参与高德个性化搜索场景优化，负责召回，排序模型，提升搜索用户体验和交易GMV 2. 负责多入口多场景下统一召回、粗排、精排算法优化；在多场景建模、用户行为序列建模、时空场景推荐等技术点上，应用业界领先的技术优化，取得指标收益。 3. 利用高德的庞大数据量，结合LBS时空数据的特点，通过海量数据/大模型分析挖掘用户潜在需求，指导推荐算法和策略的设计，提升推荐效果。
高德信息算法专项招聘方向 业务背景 高德地图作为行业领先的出行平台，持续探索AI与大数据技术在地图、导航、出行服务等领域的创新应用，现面向算法、工程、数据领域招聘顶尖人才，推动技术驱动业务增长与用户体验升级。 核心岗位方向 算法与AI应用 1. 推荐与个性化算法：负责用户兴趣建模、个性化推荐系统设计与优化（覆盖推荐算法专家、个性化推荐/搜索算法工程师）。 2. 广告算法：优化广告预估模型、创意策略、流量分配机制及增长路径（需熟悉CTR/CVR预估、机制设计）。 3. 强化学习与智能决策：研究强化学习在路径规划、动态资源分配等场景的落地应用。 4. 多模态内容理解：探索文本、图像、时空数据融合的多模态算法，提升内容分析与场景理解能力。 搜索与数据技术 1. 搜索算法：优化搜索排序、语义理解及RAG（检索增强生成）引擎开发（需熟悉NLP、信息检索技术）。 2. 用户画像与增长：构建用户行为分析体系，驱动商家/用户增长策略（需具备数据挖掘与增长分析经验）。
1.参与高德个性化搜索场景优化，负责召回，排序模型，提升搜索用户体验和交易GMV 2. 负责多入口多场景下统一召回、粗排、精排算法优化；在多场景建模、用户行为序列建模、时空场景推荐等技术点上，应用业界领先的技术优化，取得指标收益。 3. 利用高德的庞大数据量，结合LBS时空数据的特点，通过海量数据/大模型分析挖掘用户潜在需求，指导推荐算法和策略的设计，提升推荐效果。
团队介绍：字节跳动搜索团队主要负责抖音、今日头条、西瓜视频等产品的搜索算法创新和架构研发工作。我们使用最前沿的机器学习技术进行端到端建模并不断创新突破，同时专注于分布式系统、机器学习系统的构建和性能优化，从内存、Disk等优化到索引压缩、召回、排序等算法的探索，充分给同学们提供成长自我的机会。主要工作方向包括：1）探索最前沿的NLP技术：从基础的分词、NER，到应用上的Query分析、基础相关性等，全链路应用深度学习模型，每个细节都充满挑战；2）探索跨模态匹配技术：在搜索中应用CV+NLP深度学习技术，让视频搜索拥有更强大的检索能力；3）探索大规模流式机器学习技术：应用大规模机器学习，解决搜索中的推荐问题，让搜索更加个性化更加懂你；4）探索千亿级数据规模的架构：从大规模离线计算，分布式系统的性能、调度优化，到构建高可用、高吞吐和低延迟的在线服务，方方面面都进行深入研究和创新。 1、参与搜索引擎研发，探索搜索全链路（分析、召回、粗排、精排、混排）的个性化行为建模，包括CTR、CVR预估、向量召回、价值混排、RAG、NLP、LLM、多模态、机器学习、深度学习等，推动搜索算法的落地与提升； 2、参与搜索算法的优化与迭代，提升转化效率、用户体验和供给生态； 3、深入参与搜索产品的需求设计，负责算法和工程的高质量交付，持续优化效果提升产品体验；支持番茄小说、红果短剧、汽水音乐等搜索业务全链路的策略算法研发，从搜索角度提升各业务信息分发效率； 4、挖掘数据，构建Query理解、召回、排序等模型，提升搜索算法能力； 5、学习前沿技术，探索大模型等创新技术在AI搜索场景的落地。
1、负责 Memory 算法工作，推动最前沿技术的探索和应用； 2、提升自然语言理解的能力，比如意图识别，NL2SQL，向量召回，结构化/非结构化，短文本/长文本的表征学习等； 3、提升排序模型效果，挖掘特征，升级模型结构，优化信息查找效率； 4、结合最前沿的LLM技术，对用户行为进行总结、理解、画像等探索。