阿里巴巴1688事业部-高级搜索算法工程师-搜推算法
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. 具备扎实的数据结构，算法和编码能力，精通至少一种编程语言，如C++、JAVA、Python等； 3. 机器学习基础扎实熟悉，持续跟进学术界及业界召回，排序，NLP等领域的算法模型； …
工作职责
1. 搜索召回算法：基于多模态&LLM大模型等能力，设计和优化1688搜索召回模块；负责文本query理解和改写；设计和优化分人群的多路召回差异化协同机制，并建立召回迭代的评价指标； 2. 搜索排序算法：设计和优化1688搜索排序下的转化率精准预估任务；深入研究全域用户行为建模、全域迁移学习任务、多模态技术方向在排序的应用；设计和优化1688搜索排序框架，围绕长期用户价值对1688排序模型的目标进行设计和优化； 3. 搜索流量机制：负责1688搜索机制策略创新和优化，包括商业化机制策略和用户增长策略的方案设计和落地，分渠道精细化优化用户的留存和活跃； 4. 搜索基础算法：在1688搜索样本和数据特征上进行精细化处理，提升模型效果的上限，通过召回/粗排/排序的模型优化和一致性提升等方式对搜索全链路进行迭代。
具体职责包括但不限于： 1、负责深度学习、搜索推荐、自然语言处理领域的技术研发工作；负责1688推荐产品相关的召回，排序，策略等算法的设计和技术规划，直接上手迭代APP首页推荐算法。 2、负责推荐领域前沿问题的探索与研究，包括结合LLM&多模态技术在未来推荐实际应用场景的落地，提供全面的技术解决方案。 3、负责多场景的用户表征学习，兴趣发现性推荐，内容冷启等场景内的应用落地，对整个推荐系统架构进行迭代升级。 4、负责提供分人群行业化的增长策略，沉淀行业解决方案，协助拓展业务边界，非常适合有较强业务sense的同学。
1.负责美团-团购频道的搜/推算法策略迭代，优化用户搜推体验，提升频道转化率； 2.应用大规模机器学习算法，优化查询理解、相关性、召回、粗排、精排、重排等算法模块； 3.深入思考产品业务价值，参与制定及落实团队在技术、业务等多维度演进方案； 4.与前后端工程、产品、数据等团队密切合作，实现高质量的产品和解决方案。
1、参与搜索、推荐、AI领域产品需求分析、设计评审、制定测试计划，执行测试； 2、参与搜索、推荐、AI领域模型测试与效果评估，建设工具持续提高评测质量和效率； 3、大模型技术应用，借助大模型提升测试效率，如搜索问题分析、自动化用例生成、智能标注等； 4、有一定的产品思维，能够根据算法效果、不同反馈等挖掘产品体验问题，持续输出产品优化意见； 5、优化团队持续集成建设、自动化建设、性能测试、故障演练、变更管控等常用的测试手段，提升测试效率。
1、负责搜索推荐系统的算法设计与优化，提升用户搜索和推荐的精准度与满意度。 2、研究和应用深度学习、强化学习、大模型等技术，优化算法包括但不限于，个性化召回&排序算法、全链路策略机制算法、Query理解和商品相关性优化。 3、参与系统架构设计，确保算法在大规模数据和搜推多场景下有效。 4、与产品和数据团队紧密合作，通过数据驱动优化业务策略和算法模型，解决关键业务问题，提升用户转化和留存。 5、跟踪业界最新技术动态，推动搜推技术的创新和应用。