新浪微博高级算法工程师（搜索推荐）
任职要求
1.计算机、数学、统计学或相关专业本科及以上学历，具有 3 年及以上搜索、推荐、广告等相关算法经验。 2.熟悉常见召回模型与排序模型，有大规模召回和精排优化经验；了解并实践过多任务、多目标学习方法，如 MMOE、DIN/DIEN，以及基于 Transformer、GRU 等结构的序列表征与排序网络。 3.熟悉 DSSM、MIND 等召回网络结构，具备离线评估、线上 A/B 实验设计与结果分析能力，能够独立推进召回与排序方案快速迭代。 4.熟练掌…
工作职责
1.负责微博主站搜索推荐相关业务的算法研发与效果优化，围绕搜索场景下的召回、排序、重排、引导推荐等核心链路，持续提升用户体验与业务指标。 2.深入理解搜索与推荐场景中的用户需求和内容供给特征，结合业务目标，设计并推进搜索推荐策略、个性化分发方案及效果评估体系。 3.负责搜索推荐前沿技术的调研、落地与迭代，研究内容理解、用户兴趣建模、多目标优化、大模型应用等方向，并结合实际场景形成可上线方案。 4.负责召回与排序模型的设计、训练和优化，持续迭代大规模候选召回、多任务排序、用户表征与内容表征能力，提升系统整体效果与效率。 5.结合离线分析、线上实验和用户行为数据，完成问题定位、方案设计、效果验证和策略迭代，推动算法能力在实际业务中的稳定落地。 6.与产品、工程、数据等团队紧密协作，推动搜索推荐系统在效果、性能、稳定性上的持续优化。
1.负责唯品会核心推荐场景（首页Feeds、今日特卖、长尾Feeds、特色栏目/活动会场）的召回/排序/重排算法迭代 2.负责解决推荐模型的关键问题：多场景/多任务，延迟转化，多目标选取/建模/融合，用户超长序列建模 3.负责基于唯品会商业模式/运营玩法，抽象关键问题，设计算法解法，兼顾用户/供应商/平台 三方利益，优化推荐人货匹配 4.负责对各推荐场景、推荐业务设计高效、高算力、成本节省的算法架构；引领重构算法特征工程、模型平台架构，提效算法工程师迭代效率
1. 参与电商搜索场景CTR/CVR预估、召回、搜索相关性等算法模型的开发与迭代； 2. 参与query理解、用户画像、商品属性等方面的海量数据清洗和特征工程，为搜索各算法场景提供数据支撑； 3. 参与算法团队方向与优先级制定；带领团队持续提升全站转化率与GMV；
1. 负责阿里巴巴国际站用户理解、召回、排序与策略等方向优化，优化搜索大盘买卖家匹配与转化效率 2. 基于深度学习、图表征、多模态等技术，针对数据稀疏与多国家多行业等 B 类特有问题，结合大模型能力，优化大盘 CTR/CVR 排序与预估模型 3. 负责超大规模深度学习在用户/商品表征学习、向量化召回、点击/成交转化模型预估等的应用和创新 4. 探索大语言模型在搜推领域的应用（包括但不限于生成式推荐等） 5. 结合以上方向的探索和研究，撰写发表论文，和业界、学术界保持良好的交流
1. 负责微博主站图片搜索/多模态搜索核心能力建设与落地，包括：以图搜图、文搜图、图文混搜、跨模态检索、相似图检索与去重等。 2. 构建并优化图片理解与表征体系：图像/视频帧Embedding、细粒度识别（人/物/场景/品牌/Logo/表情包等）、多模态对齐与相关性建模，提升检索准确率与可解释性。 3. 设计与落地图片召回与索引方案：大规模向量检索（ANN）、多路召回融合（向量/标签/规则/知识库）、索引更新与增量构建、在线低延迟与高吞吐优化。 4. 基于用户行为与标注数据建立图片搜索评估体系与训练数据闭环：样本挖掘（hard negative）、多模态pair构建、点击/停留/转化等信号建模，驱动迭代优化。 5. 推进大模型在图片搜索中的应用：多模态LLM/VLM用于图片意图理解、图片描述生成（caption）、OCR与文本理解、Query扩展、结果聚合与总结、对话式找图与工具调用。