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. 具有良好的沟通能力、抗压能力、团队合作意识、逻辑思维能力和执行力；优秀的分析问题和解决问题的能力；善于学习和运用新知识； 4. 有搜索，推荐核心系统的架构设计和落地经验有电商、搜索、推荐、广告等业务工作经验优先。 5. 有大规模、高并发、分布式系统设计和开发经验优先。
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。
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；
1、负责淘系各类决策数据体系(用户、营销、供应链、搜推、价格力等)的建设，通过数据+工程化，联合BI赋能管理决策，提供高质、稳定的1+N+N决策数据产品； 2、建设淘系核心的数据资产(用户画像、商品资产等)，利用数据、分析、算法、产品化等数据能力，联合数据科学，赋能集团新零售场景数据化运营转型； 3、构建淘系模型、稳定性、质量、成本等治理体系，建设丰富的技术+业务元数据，通过工程化能力，打造先进的淘宝数据治理平台，服务前台业务； 4、引入AIGC大模型能力，通过数据+算法+工程化，打磨智能化的数据取数工具，实现数据普惠。