阿里巴巴淘天算法技术-搜推算法工程师（淘工厂）-杭州

1.参与构建影视内容的搜索与推荐系统，提升用户在大麦、淘票票等平台的观影体验； 2.负责召回、排序、重排等核心算法模块的研发与优化； 3.探索生成式召回、非内积召回等前沿技术，提升推荐系统的多样性和准确性； 4.与产品、工程团队协作，推动算法在实际业务中的落地和效果验证。

1.参与构建影视内容的搜索与推荐系统，提升用户在大麦、淘票票等平台的观影体验； 2.负责召回、排序、重排等核心算法模块的研发与优化； 3.探索生成式召回、非内积召回等前沿技术，提升推荐系统的多样性和准确性； 4.与产品、工程团队协作，推动算法在实际业务中的落地和效果验证。

在当前业界的搜索推荐系统中，召回、粗排、精排、重排、混排等算法已有相对成熟的一套框架推动搜推业务进入深水区。AI的发展为搜推场景注入了新的可能性，具体来说，我们希望同学加入解决以下业务问题： 1. AI对搜推场景的算法优化 a. 通过大模型（LLM、多模态大模型）的推理能力、世界知识能力，提升对用户的理解。 b. 通过大模型（LLM、多模态大模型）SFT、RL、RAG等技术手段，实现对用户需求更好的承接。 c. 研究大模型和经典搜推算法的融合方案，提升场景整体效果和用户体验。 d. 直面淘宝数亿用户、百亿级行为数据的挑战，落地大模型应用。 2. 下一代AI搜推系统构建 a. 通过分布式训练、模型压缩、低延迟推理等技术，面向工业级应用完成千亿级参数大模型的高效训练与部署。 b. 尝试生成式AI、多智能体协作等前沿方向，推动AI技术在电商领域的创新应用。

1.负责HR领域搜推场景的算法开发工作，包括意图识别、召回算法、Rerank算法等； 2.跟踪业界前沿产研技术，根据实际应用效果不断改进业务策略/模型/算法，将前沿搜推技术在业务场景落地。