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高德地图高德-搜索算法高级专家-信息研发部

社招全职5年以上技术类-算法地点:北京状态:招聘

任职要求


1.熟悉数据挖掘机器学习算法,有LTR排序和CTR预估等实际工作经验,有大规模机器学习排序优化经验者优先;
2.熟悉C++Python,熟练使用常用算法数据结构,对算法有较强的实现能力;
3.有很强的自学能力,对搜索引擎、推荐系统、大数据挖掘等方向有经验优先;
4.具有优秀的分析问题和解决问题的能力,对解决挑战性问题充满激情;
5.具有良好的沟通能力、坦诚直接、重视团队合作;
6.计算机相关专业硕士以上学历,5年以上工作经验。

工作职责


1.带领团队,负责完成高德搜索整体链路算法的研究和优化工作;
2.有实际的大型信息检索系统搭建和落地的经验,对于检索相关算法如召回/排序/相关性等各个方向均有深入的理解和实践经验。
3.高德国际图能力的建设和优化,有多语言检索的算法经验优先。
包括英文材料
数据挖掘+
机器学习+
算法+
C+++
Python+
数据结构+
推荐系统+
学历+
相关职位

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社招5年以上技术类-算法

主导通用AIAgent(对标Manus等前沿形态)的核心算法研发与技术落地,带领团队攻克大模型驱动下的信息搜集、智能决策、智能办公等关键技术难题,构建具备搜索增强、自然对话能力的新一代通用智能体,支撑业务在多领域的创新应用。 具体职责: 1.算法研发与创新:牵头通用AIAgent的核心算法设计,包括但不限于大模型微调与强化学习、智能规划与决策、多模态信息融合、搜索增强机制等,持续提升Agent的通用性与任务执行能力。 2.场景落地与优化:聚焦搜索、对话等核心应用场景,主导算法方案的落地实施,结合业务需求迭代优化模型效果,解决实际场景中的技术瓶颈(如上下文理解、意图识别、多轮交互连贯性等)。 3.团队管理与赋能:带领5-10人算法团队开展研发工作,制定技术研发计划,统筹项目进度,搭建高效协作机制;指导团队成员成长,提升团队整体技术水平与创新能力。 4.技术攻坚与前瞻布局:跟踪国内外通用Agent、大模型领域的前沿技术动态(如顶会论文、行业实 践),主导技术预研与攻关,推动技术成果转化,保障团队技术竞争力。 5.跨部门协作与国际化支持:与产品、业务等部门深度协作,明确技术需求与落地路径;若涉及海外业务,需主导适配海外场景的算法优化,提供国际化技术支持。

更新于 2025-10-13
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社招5年以上产品类-平台型

1. 负责本地生活广告,推动垂直领域的搜索广告解决方案的产品战略和规划; 2. 从预算侧视角思考和设计投放产品和策略,优化投放流程,提升广告主跑量和ROI,撬动增量预算; 3. 深入理解广告投放机制,通过数据分析挖掘当前广告投放策略存在的问题,并提出相应的优化方案; 4. 与运营、销售、研发团队高效协同,推动产品相关推广工作,并结合运营分析和问题收集,制定产品优化方向,推动产品不断迭代。

更新于 2025-07-14
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社招1年以上技术类-算法

AE 推荐算法团队负责AliExpress所有推荐类相关产品的算法研发,包括商品信息流、图文、短视频等众多场景的推荐,致力于用AI先进技术对商品&内容进行挖掘和理解,提升流量分发效率和用户体验,服务于全球243个国家数十亿消费者: 1. 负责跨境电商场景中的用户理解,利用超大规模深度学习对用户长短期兴趣进行建模与实时意图预测 2. 负责推荐商品召回,包括i2i召回、深度个性化召回、多兴趣表达与匹配等 3. 负责优化推荐排序大模型,利用大规模深度学习技术对商品进行表征&个性化排序 4. 负责推荐流量机制与策略研发,包括新品、新用户的投放策略与调控机制

更新于 2025-09-29
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社招3年以上技术类-算法

全面负责定义、设计并实现下一代对话系统的核心算法与交互范式,解决当前对话模型在多轮交互、知识应用、共情能力等方面的挑战,探索并引领模型在个性化、主动性、拟人化等前沿方向的技术突破。直接决定数亿夸克用户在Chat场景的与AI 的交互体验,塑造夸克在未来对话式 AI 时代的领先地位。 1. 对话体验定义与规划。深入分析用户意图与行为,结合业务场景,制定并执行对话体验的中长期技术演进路线图。并密切追踪并研究对话式 AI 领域的最新进展,包括主动式对话策略、多模态对话 (语音/视觉融合)、AI Agent 中的对话流控制等。您将主导定义“顶级对话体验”的标准,并将其分解为可落地、可量化的算法迭代目标。 2. 多轮对话与上下文理解。攻坚并解决长程、复杂多轮对话中的核心技术难题,包括但不限于指令遵循、上下文精准理解、长程记忆与遗忘机制、隐式意图识别等。您将设计创新的模型结构与训练策略,使模型具备真正连贯、有逻辑的对话能力。 3. 对话回复准确与全面。主导研发将外部知识 (如搜索、工具调用) 与大模型进行深度、动态融合的先进技术。致力于解决模型在对话中的意图偏离、事实性错误、内容不详实和知识更新不及时等问题,并通过 RAG 新范式或其他创新方法,显著提升对话的准确性与信息量。 4. 评测体系与数据飞轮。建立并完善一套科学、全面的对话能力评测体系,能够精准衡量模型的综合对话质量 (Coherence, Empathy, Informativeness 等)。设计并驱动高效的数据闭环系统,利用真实用户反馈持续、自动化地优化模型。

更新于 2025-10-17