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阿里巴巴业务技术-搜索推荐算法工程师/专家-杭州

社招全职1年以上地点:杭州状态:招聘

任职要求


1. 计算机、数学或统计学相关专业硕士及以上学历;
2. 熟练掌握Java/C++/Python中至少一门语言,有扎实的数据结构算法基础;
3. 熟悉常用的机器学习和深度学习算法,具备优秀的分析和解决问题的能力,良好的沟…
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工作职责


1. 负责涉及超大规模的商品搜索和推荐业务下的召回、排序、重混排模型,及跨域多模态推荐技术,直接上手迭代天猫APP搜索、首页、商详、购后等核心场景的搜推算法;
2. 负责搜推领域前沿问题的探索与研究,包括生成式搜索推荐、模型的Scaling UP、搜推策略Agent化等算法方案落地,提供全面的技术解决方案。
3. 负责手猫端内、端外引流进承接页的相关算法建设,包括词推荐和承接页的个性化推荐效率优化,通过序列建模、迁移学习、图模型、多人群多目标建模等技术提升算法效率;
4. 负责多场景的用户表征学习,LLM兴趣发现性推荐,内容冷启等场景内的应用落地,对整个搜索推荐系统架构进行迭代升级。
包括英文材料
学历+
Java+
C+++
Python+
数据结构+
算法+
还有更多 •••
相关职位

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实习阿里巴巴日常实习

聚焦核心业务场景,利用Agent等前沿技术推动AI落地。你将参与从需求洞察到系统构建的全流程,通过研发智能应用与工具,提升业务效率与效果,实现技术驱动业务增长的完整闭环,推动智能规模化演进,实现技术价值转化。 具体职责包括以下相关方向的一项或多项: 1.需求理解与归因: ● 深入业务场景,利用数据挖掘与特征分析完成现象归因;精准识别高价值问题,将模糊的业务痛点转化为明确的 AI 解决目标。 2.架构设计: ● 面向具体业务需求,设计 AI 原生系统架构;参与 Agent 系统核心模块的规划,包括记忆管理、推理策略与工具编排,兼顾架构的灵活性、可扩展性与工程可落地性。 3.知识与环境构建: ● 搭建AI与现有业务系统的交互环境,涵盖 API 接入、RAG 知识库构建、记忆方案设计;持续优化召回质量与上下文注入策略,为模型提供准确、及时的执行环境与知识支撑。 4.核心能力实现: ● 负责Agent关键模块的工程落地,实现意图识别、任务拆解与反思纠错闭环;封装标准化SDK/API服务,构建Agent观测体系,实现全链路追踪与多维归因分析。 5.系统迭代与演进: ● 建立搭建自动化评测与回测机制,通过调优与Case分析不断收敛效果与性能提升的最优路径;沉淀方法论与可复用组件,推动 AI 能力从单点验证走向规模化落地。 6.性能优化: ● 优化高并发场景下的系统性能,通过异步处理与降级策略保障稳定性,通过低侵入性观测手段保障系统的长期稳定运行。

更新于 2026-06-24杭州
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实习阿里巴巴日常实习

这是一个综合的AI推理、优化的技术岗位,适合希望从事以下工作的候选人投递: ● 希望从事AI应用构建与模型优化工作的候选人 ● 希望从事AI应用数据构建与自动化评测工作的候选人 ● 希望从事多模态AI应用构建与算法优化工作的候选人 围绕真实业务核心场景,参与AI应用的系统化构建与优化,把AI变为业务增长引擎,具体职责包括以下相关方向的一项或多项: 1、AI应用全生命周期演进:深度参与业务问题建模、应用架构设计、上下文工程、训练数据构建、自动化评估体系、模型后训练优化等; 2、数据飞轮构建:打造高质量数据生产链路,探索合成数据(Synthetic Data)与高效蒸馏技术方案,跑通“业务-模型-反馈”迭代闭环; 3、评测体系构建:面向业务目标,设计完备的AI应用效果评估体系,构建自动化评估框架,建立离线评估与在线业务指标联动的量化评估能力; 4、强化学习与奖励机制设计:构建可工程化的Reward体系与RL训练环境,提升模型在垂直业务场景中的可控性与泛化能力; 5、AI外部能力体系搭建:实现AI应用所需的知识库(RAG)、长短期记忆系统(Memory)、工具调用、多Agent协作框架等; 6、多模态AI应用开发:构建AI应用的多模态感知与推理能力,解决在UI自动化、视觉理解与审核、多模态会话等场景的落地应用问题。

更新于 2026-06-25杭州
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社招1年以上

● 引领下一代 AI 原生与 Agentic 搜索系统:深度参与生成式搜索从理念到产品的全链路建设,推动大模型(LLM)与传统搜索架构的深度融合,构建具备推理、规划与执行闭环的搜索智能体(Search Agent)。 ● 打造搜索运营智能体(Operations Agent):从“AI辅助”迈向“AI自治”,设计并落地基于大模型的多智能体协同网络,定义新一代智能运营范式,探索 Agent 在复杂电商策略配置与故障自愈场景中的极限能力。 ● 构建 AI 试穿与智能交互搭配平台:将前沿生成式 AI 与 Agent 技术转化为亿级用户可感知的极致体验,推动“看图购物”进化为“多轮交互、沉浸式试穿”的智能助手体验,重塑消费决策路径。 ● 夯实亿级高并发智能工程底座:在保障极致稳定性的前提下,设计并优化支持长链路 Session 状态存储、长任务(Long-running tasks)调度以及大模型推理的高性能后端架构,突破高并发下的延迟瓶颈,打造高性能、高可用、高智能的系统。 ● 驱动 Agent 体验与商业价值持续跃升:在 AI 与智能体赋能下,同步优化搜索相关性、多样性与转化效率,通过高效率的工具调用(Tool-Calling)与业务适配,为用户提升决策质量,为平台开辟新增长曲线。

更新于 2026-07-09杭州
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社招1年以上

团队介绍 淘宝搜索不仅是阿里电商的核心流量入口,更是承接数亿用户购物需求、驱动集团业务增长的超级引擎。作为全集团算法密度最高、数据规模最大、业务复杂度最强的核心场景,我们正在经历从“传统搜索”向“下一代 AI 搜索”的深刻变革。 在这里,你的每一行代码都可能重塑亿万用户的购物体验,每一次技术决策都可能驱动电商大盘的增长引擎。搜索远不止“查询”——它是一个高度个性化的超级入口:千人千面、千次搜索千种链路,不同搜索词触发不同的召回、排序与展现策略。业务快速迭代,新场景层出不穷,挑战与创新始终并存。 在这里,你面临的既有分布式系统超高并发、极低延迟的架构挑战,也有 AI 大模型在工业级产品落地的无限可能。这不仅是一份工作,更是一块 AI 技术的真实试验田。如果你渴望在AI与工程的交汇点深耕成长,这里就是你成为未来AI型技术人才的最佳土壤。 加入我们,与顶尖的算法和工程专家并肩作战,共同定义未来的搜索形态,成为真正的 AI 复合型人才。 岗位职责 ● 引领下一代AI原生搜索系统:深度参与“生成式搜索”从理念到产品的全链路建设,推动大模型与传统搜索架构的深度融合。 ● 打造搜索运营智能体:从“AI辅助”迈向“AI自治”,定义并落地新一代智能运营范式,探索Agent在复杂电商场景中的极限能力。 ● 构建虚拟试穿与智能搭配平台:将前沿生成式AI技术转化为亿级用户可感知的极致体验,推动“看图购物”进化为“沉浸式体验购物”,重塑消费决策路径。 ● 夯实亿级高并发智能工程底座:在保障极致稳定性的前提下,突破大模型推理延迟瓶颈,打造支持未来智能电商的高性能、高可用、高智能系统架构。 ● 驱动搜索体验持续跃升:在AI赋能下,同步优化相关性、多样性与转化效率,为用户提升决策质量,为平台开辟新增长曲线。

更新于 2026-04-02杭州