阿里巴巴业务技术-搜推后端研发工程师-杭州
任职要求
1. JAVA基础扎实，理解IO、多线程、集合等基础框架，熟悉Spring等开源框架，对JVM原理有一定的了解；熟悉常规的分布式架构，熟悉缓存、消息队列等开源中间件； 2. 具备良好的技术能力和架构能力，有大规模高并发互联网应用的架构设计和研发运维经验； 3. 具…
工作职责
团队负责手机天猫首页、搜索、信息流、图搜的等关键基础链路设计和开发工作。 深入理解搜索推荐产品和业务，深度参与业务迭代优化产品，支撑业务快速发展； 负责搜索推荐后端系统的性能优化和稳定性保障；面向未来，持续推进核心系统迭代演进和长期发展； 在这里你会和优秀的产品、运营、算法、工程同学一起推敲业务需求、技术方案。在这里，将会有资深、广博的师兄师姐带你快速落地，来吧，欢迎你的加入！
1.建设特征/样本工程，设计包括从特征打印到特征服务的完整实时+离线特征/样本生产流程，设计大规模分布式特征存储系统，支撑百亿级数据实时处理，提升特征/样本的生产效率、质量和访问性能，进而提升算法迭代效率和效果； 2.对算法开发过程进行抽象，将常用的机器学习、深度学习过程沉淀为组件，建设算法开发pipeline，设计代码与可视化组件相结合的编程范式，提供便捷稳固的一站式环境托管，提升算法迭代效率； 3.建设训练任务的托管能力，设计异构、多地域、多系统资源池、多租户分组的实验编排调度系统，建立模型实验效果评估体系，支撑几十个业务线、千级模型同时进行训练，保障模型及时产出，提升资源利用率，帮助业务优化模型效果； 4.探索云原生下的模型服务部署架构，设计高可用、多角色的模型服务框架，制定流量分发、模型/服务治理策略，支撑万亿级推理调用量，提升模型部署成功率、推理请求成功率和性能；
1.建设特征/样本工程，设计包括从特征打印到特征服务的完整实时+离线特征/样本生产流程，设计大规模分布式特征存储系统，支撑百亿级数据实时处理，提升特征/样本的生产效率、质量和访问性能，进而提升算法迭代效率和效果； 2.对算法开发过程进行抽象，将常用的机器学习、深度学习过程沉淀为组件，建设算法开发pipeline，设计代码与可视化组件相结合的编程范式，提供便捷稳固的一站式环境托管，提升算法迭代效率； 3.建设训练任务的托管能力，设计异构、多地域、多系统资源池、多租户分组的实验编排调度系统，建立模型实验效果评估体系，支撑几十个业务线、千级模型同时进行训练，保障模型及时产出，提升资源利用率，帮助业务优化模型效果； 4.探索云原生下的模型服务部署架构，设计高可用、多角色的模型服务框架，制定流量分发、模型/服务治理策略，支撑万亿级推理调用量，提升模型部署成功率、推理请求成功率和性能。
1、深入理解直播搜索推荐产品和业务，参与业务迭代优化产品，支撑业务快速发展； 2、持续推进直播搜推工程架构迭代演进，针对当前问题痛点进行前瞻性设计和改造。 3、参与直播搜推工程全链路稳定性建设，提升系统性能，保障服务高可用。 4、探索AI和业务、系统的结合，推动AI创新产品的落地。
负责自营业务面向消费者端的公域搜推运营相关产品建设，主要使用java语言做业务系统开发。在团队中能够接触自营电商消费者链路，有机会通过海量商品的主搜诊断、成长、表达优化，全面提升自己的技术和业务能力。工作内容如下： 1､进行公域主搜运营链路的技术研发，主导技术方案设计和评审工作，进行项目管理和技术难点攻关； 2､深入理解业务，围绕业务的发展、产品需求等确定技术规划，并能够反向驱动业务的落地和发展； 3､解决各种疑难杂症问题、系统架构治理及性能优化工作，且完成业务产品建设和技术能力持续沉淀；