阿里巴巴阿里国际-大模型高级搜索算法工程师/专家-杭州
任职要求
1、计算机相关专业硕士及以上学历，互联网行业研发，有大型搜索、推荐及海量数据处理经验者优先； 2、在电商领域有推荐算法和排序等相关领域具有较深的研究和专业积累，具有较好的创新能力，以及较强的团队合作能力； 3、在用户兴趣行为挖掘上有相关研究和专业积累，有较好的创新能力； 4、对推荐算法机器学习模型及应用有深入细致研究，并在实际项目中有好的效果和产出，有成功案…
工作职责
团队介绍 AE搜索算法团队，负责AIDC AliExpress（AE）、JP- AO和天猫淘宝海外等国际化电商搜索业务优化，为全球100多个国家使用不用语言的用户持续电商搜索体验与效率，并结合大模型升级技术与产品体验创新。 多年来团队紧跟工业界和学术界前沿，在多语言Query理解与相关性、国家差异化召回与排序模型、多语言Query导购与大模型在多语言搜索中应用等技术方向持续探索创新，带来业务快速增长同时发表⾼⽔平学术论⽂20+篇（如AAAI、 IJCAI、TKDE、TMM、RecSys、CIKM和ICDM），申请专利15+项。 职位描述 1. 多语言 Query 理解、商品理解和相关性，包括：Query和商品NER、Query类目预测、Query改写与扩展、多语言&跨语言语义相关性等；LLM在多语言电商搜索领域应用，包括：大模型 CT 和 SFT，以及在Query理解、语义相关性、商品理解上的应用； 2. 个性化召回与排序相关技术：基于大规模深度模型的CTR/CVR预估模型及个性化召回模型，包括用户行为序列建模、多目标建模、多模态跨场景迁移建模、国家差异化建模体系建设等； 3. 个性化多语言Query推荐，包括：下拉、底纹、风向标等场域，基于异构行为序列建模、多场景建模的多语言Query推荐技术研究与应用；
阿里云AI搜索算法团队致力于构建大模型驱动的AI搜索算法，为多行业客户提供标准搜索产品。团队坚持探索最新技术方向，鼓励创新，拥抱开源生态，相关开源模型及方案登顶多个AI搜索相关公开榜单。您负责的技术方向包括但不限于： 1. 文本搜索：负责长文档搜索相关技术方向，基于LLM全面提升相关文本搜索模块效果，包括Query理解、Embedding及Rerank模型等模块。 2. 多模态搜索：负责图文、视频、语音等多模态数据的相关算法模块，基于VLM实现精准的多模态及跨模态数据检索，包括多模态数据理解、Embedding及Rerank模型等模块。
所在团队负责阿里国际贸易平台上的所有推荐产品，包括猜你喜欢、详情页推荐、个性化楼层等。团队通过大数据和深度学习建模，帮助平台上买卖家快速达成生意。来到这里，你将有机会深度接触到业界的计算平台和深度学习算法，并将算法技术转化为商业价值。具体地，你将有机会负责： 1. 用户画像、召回、排序和策略等模块的技术规划和算法设计，通过技术创新提升买卖家匹配效率。 2. 通过大规模深度学习和图学习，在面对数据稀疏和多国家多行业的情况下对用户实时兴趣、CTR预估、询盘和交易转化预估等问题建模。 3. 通过多样性和发现性策略，拓展用户需求，提升兴趣发现能力，进一步完善和提升推荐侧的产品价值。 4. 探索大语言模型+搜推的创新应用方向，LLM在推荐领域下的全链路建设，包括但不限于大规模的预训练、SFT、LoRA和RLHFL等技术，落地大语言模型+搜推的新的应用落地场景（如生成式推荐等）。
团队介绍：阿里国际以AI技术驱动，助力全球数字贸易及电商生 态的发展。AlBusiness是阿里国际内部集大模型研究 及智能化前沿产品研发于一体的AI部门，自研面向跨境商贸增强的多语言大模型-Marco和多模态大模型 -Ovis，依托全球化的AI基础设施和算力资源，帮助 AliExpress、Lazada、Alibaba国际站、Trendyol、 Daraz等平台全面革新跨境电商全链路的经营体验和 商业效率。基于先进的大模型与工程技术，我们正在打造新一代的智能体（Agent）和智能引擎（Deep Search）产品，持续致力于让全球商业没有语言障碍，用智能帮助跨境贸易更加简单。 职位描述 1. AI平台建设：负责AI应用平台的能力建设、架构设计和开发工作，推动平台技术的不断创新和优化。 2. RAG&多模态搜索能力：负责RAG、搜索工程架构相关平台能力建设 3. 大模型AI应用开发：深入电商业务及各职能场景，面向AI native范式，重构业务流程、产品能力和工作模式，显著提升业务效果和工作效率。
1. 负责大模型（LLM/MLLM）核心技术研发，包括预训练、垂域SFT、RLHF等，持续追踪和应用领域最新技术进展； 2. 负责大模型性能优化：研发模型加速技术，如量化、剪枝与知识蒸馏；优化数据特征与调度策略；构建高效推理链路、提升运行速度及降低成本； 3. 基于淘天用户丰富的消费行为，打造技术先进的电商用户理解大模型，提升对用户的异构行为本质的认知能力，支撑用户个性化的搜索、商详、互动等多种电商业务场景； 4. 基于淘天海量商品数据，打造技术先进的电商多模态大模型，提升对多模态异构的商品数据(图、文、视频等)的理解能力和结构化能力，输出底层算法能力和高质量结构化数据，支撑多种电商业务场景，并面向商家和消费者探索AIGC等创新业务应用； 5. 持续跟踪、探索大模型/多模态大模型方向的前沿技术，将各方向的SOTA能力集成到模型底座上，提升下游任务的效果，打造团队的技术先进性。