新浪微博高级算法工程师（图片搜索）
任职要求
1. 熟悉图像检索/多模态检索关键技术：CLIP/对比学习、metric learning（triplet/contrastive）、重排序（cross-encoder / late interaction）、多模态对齐与相关性建模。
2. 有大规模向量检索与工程落地经验者优先：Faiss/HNSW/ScaNN/Milvus 等；理解召回…工作职责
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。
我们希望你既懂经典 OCR，也愿意拥抱大模型范式。 岗位职责：负责输入法多模态识别核心算法的研发，融合传统识别与大模型能力，打造精准、智能、低延迟的输入体验。 1、核心算法：研发在线/离线手写识别、OCR 文字识别核心模型。 2、大模型应用：探索并落地 多模态大模型（VLM） 在手写理解、图文识别、上下文纠错、智能补全中的应用。 3、数据与训练：构建高质量数据闭环，设计后训练 / 微调 / 蒸馏方案，持续提升模型泛化能力。 4、端侧落地：将大模型能力通过量化、蒸馏、剪枝等手段落地移动端，平衡效果、延迟与功耗。 5、效果迭代：通过 AB 实验、Badcase 分析、线上监控驱动算法持续优化。
1、追踪前沿机器学习、数据挖掘、大模型技术，应用于搜索、推荐场景核心链路进行模型优化，提升效率指标，增加用户的粘性； 2、将推荐、搜索、广告等相关算法应用于用户query意图理解，联想sug词，相关性，线索转化等各个环节，平衡用户体验和商业化变现； 3、基于实时数据流处理、大规模特征存储，分布式深度学习平台，对搜推召回、排序、重排序等算法效果和性能进行持续优化。
方向一：负责针对相机的计算成像算法的开发和迭代： 1.负责基础图像算法如3R（NoiseReduction, SuperResolution, HDR）, 多帧多摄等； 2.负责图像后处理算法如美颜、色彩映射，图像渲染等； 3.负责软硬件结合图像算法如ISP（Image signal processor）算法的开发调优，负责白平衡、自动对焦、自动曝光控制、色彩还原、多摄立体视觉、防抖算法的迭代进化等； 方向二：利用机器学习、深度学习、模型压缩及小型化等AI技术，解决Low-level画质处理、语义理解等技术问题，并实现技术的工程化部署； 方向三：负责相关算法在Android计算平台和手机soc上部署的架构设计和复杂度优化，达到实际产品应用要求。
1. 技术规划与预研：负责音频算法（语音前端处理、深度学习）的技术路线规划与前瞻性研究 主导技术选型与方案可行性评估，确保技术方向的前瞻性与产品落地可行性; 2. 核心算法开发与落地：负责回声消除、噪声抑制、波束成形等语音前端关键算法的研发与深度优化 主导音频深度学习模型（语音增强等）从论文复现、轻量化设计到端侧/实时场景高效部署的全链路落地; 3. 系统集成与交付：主导算法模块的系统集成、性能调优与产品化调试，确保算法特性在复杂产品系统中的性能达标与稳定交付; 4. 技术沉淀与决策支持：输出核心技术文档与规范 基于对技术趋势与工程约束的深刻理解，为关键决策提供技术可行性分析与风险评估。