阿里巴巴1688-数据挖掘专家-AI搜索

产品规划 •洞察AI领域包括但不限于“模型”“基础设施”“典型应用场景”等方面的热门趋势，指导产品创新方向 •熟练使用AI工具，进行客户需求挖掘、市场动态分析，输出市场机会和技术发展趋势、市场容量和竞争格局，定义细分市场。 •负责产品生命周期和发展路线、商业化策略规划。 •通过竞对分析，识别产品、架构、技术和价格等方面优劣势，制定竞争策略。 •通过调研，洞察用户和客户场景、需求。 产品设计 •了解AI尤其是LLM工作基本原理，并进行AI Native Application的设计 •理解和抽象客户需求，分析客户场景，负责产品定义、功能和用户体验设计，输出PRD。 •协调研发团队完成产品的开发和测试，完成产品功能上线。 •基于对产品价值和成本的理解，参与价格策略制定和产品定价建议。 产品经营支持 •制定业务拓展策略，制定关键GTM指标，和PdSA共同制定拓展计划，跟踪产品市场表现和竞品情况，通过数据化经营分析提出产品经营改进建议。 •制定生态发展规划，结合产品力、产品优势场景及伙伴能力图谱，为产品设计基于生态的规模化增长及生态各参与者的健康发展策略。 产品上市 •制定产品上架策略，实现产品上架。 •主导产品GTM材料编写，协助PdSA完成赋能、参与产品营销推广。 •标杆建设，负责新产品、新能力的新客户建设，沉淀为可复制材料。 •产品商机挖掘，负责产品的目标市场分析，商机盘点，输出情报。 产品持续改进 •关注客户对产品的使用，合理安排产品需求优先级，推动产品改进、新产品或功能孵化，提升产品易用性，优化产品稳定性、安全性、性能和成本。

1、专注于大模型联网场景的搜索引擎多语言能力的优化； 2、依据联网场景的特点和要求，制定并持续优化数据生产的标准与流程，保障标注准确性与实验有效性； 3、与算法团队、产品团队等密切协作，深度理解AI搜索项目的特点，积极提供有针对性的数据合成、数据评测等策略优化建议； 4、能够独立完成多语言方向数据挖掘、数据预处理、数据合成等工作，闭环验证数据在模型实验上的有效性，提升数据在联网场景能力上的可用性与价值。

团队介绍：字节跳动搜索团队主要负责抖音、今日头条、西瓜视频等产品的搜索算法创新和架构研发工作。我们使用最前沿的机器学习技术进行端到端建模并不断创新突破，同时专注于分布式系统、机器学习系统的构建和性能优化，从内存、Disk等优化到索引压缩、召回、排序等算法的探索，充分给同学们提供成长自我的机会。主要工作方向包括：1）探索最前沿的NLP技术：从基础的分词、NER，到应用上的Query分析、基础相关性等，全链路应用深度学习模型，每个细节都充满挑战；2）探索跨模态匹配技术：在搜索中应用CV+NLP深度学习技术，让视频搜索拥有更强大的检索能力；3）探索大规模流式机器学习技术：应用大规模机器学习，解决搜索中的推荐问题，让搜索更加个性化更加懂你；4）探索千亿级数据规模的架构：从大规模离线计算，分布式系统的性能、调度优化，到构建高可用、高吞吐和低延迟的在线服务，方方面面都进行深入研究和创新。 1、参与搜索引擎研发，探索搜索全链路（分析、召回、粗排、精排、混排）的个性化行为建模，包括CTR、CVR预估、向量召回、价值混排、RAG、NLP、LLM、多模态、机器学习、深度学习等，推动搜索算法的落地与提升； 2、参与搜索算法的优化与迭代，提升转化效率、用户体验和供给生态； 3、深入参与搜索产品的需求设计，负责算法和工程的高质量交付，持续优化效果提升产品体验； 4、挖掘数据，构建Query理解、召回、排序等模型，提升搜索算法能力； 5、学习前沿技术，探索大模型等创新技术在AI搜索场景的落地。

团队介绍：字节跳动搜索团队主要负责抖音、今日头条、西瓜视频等产品的搜索算法创新和架构研发工作。我们使用最前沿的机器学习技术进行端到端建模并不断创新突破，同时专注于分布式系统、机器学习系统的构建和性能优化，从内存、Disk等优化到索引压缩、召回、排序等算法的探索，充分给同学们提供成长自我的机会。主要工作方向包括：1）探索最前沿的NLP技术：从基础的分词、NER，到应用上的Query分析、基础相关性等，全链路应用深度学习模型，每个细节都充满挑战；2）探索跨模态匹配技术：在搜索中应用CV+NLP深度学习技术，让视频搜索拥有更强大的检索能力；3）探索大规模流式机器学习技术：应用大规模机器学习，解决搜索中的推荐问题，让搜索更加个性化更加懂你；4）探索千亿级数据规模的架构：从大规模离线计算，分布式系统的性能、调度优化，到构建高可用、高吞吐和低延迟的在线服务，方方面面都进行深入研究和创新。 1、参与搜索引擎研发，探索搜索全链路（分析、召回、粗排、精排、混排）的个性化行为建模，包括CTR、CVR预估、向量召回、价值混排、RAG、NLP、LLM、多模态、机器学习、深度学习等，推动搜索算法的落地与提升； 2、参与搜索算法的优化与迭代，提升转化效率、用户体验和供给生态； 3、深入参与搜索产品的需求设计，负责算法和工程的高质量交付，持续优化效果提升产品体验；支持番茄小说、红果短剧、汽水音乐等搜索业务全链路的策略算法研发，从搜索角度提升各业务信息分发效率； 4、挖掘数据，构建Query理解、召回、排序等模型，提升搜索算法能力； 5、学习前沿技术，探索大模型等创新技术在AI搜索场景的落地。