阿里巴巴阿里妈妈-广告引擎框架工程师-北京
任职要求
1.对技术有执着追求的Geek精神，具备很强的coding和解决问题能力 2.扎实的计算机专业基础知识，精通数据结构/算法设计，熟悉操作系统、网络编程 3.…
工作职责
团队介绍 我们是淘天集团阿里妈妈引擎框架团队，孵化了业界第一个GaaS“图”交付引擎框架EADS2.0，支撑阿里妈妈从召回到策略所有在线业务引擎的迭代，团队有2个方向：引擎框架、索引内核&构建系统&开放索引框架。我们的使命是：持续优化业务迭代效率&运行效率，通过极致的性能提升赋能算法更大的算力空间。在这里你可以获得：底层框架一行代码提交，收到所有业务引擎的回归测试报告，1%的性能提升就能换来几万核cpu资源节省的巨大成就感；通过在管控上简单UI操作就能随意调整引擎架构完成最优的部署的新奇。现阶段正在积极探索EADS3.0 - 在AI时代下异构计算更全面的落地业务引擎，期待对技术有执着追求的你加入！ 团队特点 1.能全身心参与业界优秀的数字商业化广告引擎框架和平台建设，在高速发展的业务当中，建立对最前沿的搜索/推荐/广告系统核心技术全面认知 2.通过引擎框架EADS(部署几百万核，服务几千万QPS)，技术赋能阿里妈妈所有核心业务线(效果/品牌，内投/外投) 3.持续优化广告引擎(召回/排序/策略/特征/预估)架构和GaaS（Graph as a service）研发范式，不断提升业务迭代效率，同时保证系统稳定性 4.通过异构计算模式、轻量级图执行引擎、多推理引擎建设，持续优化底层检索内核和引擎运行时性能，打开算力天花板 在这里，你将接触到中国领先的数字营销广告平台，了解技术和商业目标如何完美结合；了解最前沿的分布式系统技术；我们需要你： 1、建设业界技术领先的广告引擎框架，技术赋能效果/品牌/内投/外投广告业务 2、持续优化广告投放引擎研发迭代模式，通过架构优化、灵活部署，不断提升业务迭代效率，同时保证系统稳定性； 3、分析现有系统不足，找到目前系统的瓶颈，改进、提高系统性能
业务介绍： 我们是阿里巴巴国际数字商业集团的智能技术团队，负责阿里巴巴旗下多个国际化电商平台的搜索、推荐、广告、用增等技术。团队致力于将最前沿的AI技术与国际化电商业务问题深度结合，为用户打造更好更智能化的网上购物体验，同时赋能百万商家实现更高效的经营。 选择加入我们意味着投身入于高速发展的国际化电商业务，一起打造最先进的AI技术以驱动全球电商业务发展。 岗位描述： 1、负责支持业务迭代：推进来自搜索、推荐、广告、用增各域的产品需求快速落地。 2、负责系统架构设计：负责搜索、推荐、广告引擎的架构设计与优化，支撑多语言场景下的高并发请求处理，满足全球用户低延迟、高可用的服务需求。 3、负责性能调优：针对召回排序、模型训练&推理、特征计算等模块进行工程性能优化（如分布式计算加速、内存管理、GPU资源调度等），提升算法迭代效率。 4、负责工程平台开发：构建算法与工程协同的标准化平台，包括特征实时化平台、在线推理服务框架、AB实验平台等，支持算法快速迭代与业务效果验证。 5、负责大模型工程优化：负责生成式AI技术的工程落地，包含大模型训练、推理加速、多模态内容生成等技术工作。 补充说明：同时也招聘面向25年应届毕业的同学；
团队与角色介绍： 我们是国际数字商业集团（AIDC）智能引擎事业群下属的广告引擎团队，致力于构建下一代智能广告技术平台。本岗位将深度参与广告引擎核心系统研发，聚焦在线服务架构优化、算法工程化落地、高并发系统性能调优及稳定性保障体系建设，通过技术创新驱动广告业务增长。 岗位职责： 1. 智能广告引擎架构设计 ○ 主导AIDC广告引擎核心模块的技术架构设计与开发，构建高可用、低延迟的在线服务系统 ○ 推进算法工程化落地，设计与实现特征工程、模型训练、在线推理全链路优化方案 2. 大数据处理平台研发 ○ 开发支持千亿级数据处理的分布式计算框架，优化离线批处理与实时流式计算任务效率 ○ 构建高性能特征存储与计算系统，支持毫秒级实时特征抽取与复杂特征交叉计算 3. 系统工程优化 ○ 主导广告检索/排序/机制模块的性能调优，实现QPS与系统资源利用率的持续提升 ○ 设计多级容灾方案，建立全链路监控体系，保障99.99%+的系统可用性
-负责机器学习算法研发，为百度APP产品提供增长算法策略支持，为增长各个环节提供个性化推荐和个性化出价策略 -负责用户定向模型、算法研发，包括构建用户活跃度模型、用户价值模型、用户兴趣模型等 -负责物料挖掘算法研发，包括构建物料召回算法、排序算法、点击率预估模型等 -负责激励&活动算法研发，包括人群、发放、提现算法等
岗位职责 1. 全链路AI基建开发 * 构建在线模型编排（Model Orchestration）能力，优化百万核级规模模型的资源调度、稳定性治理及跨系统复用。 * 主导特征工程平台（RedFeatureStore）建设，打通离线/在线数据一致性，支持超长序列建模、高商业价值特征探索等场景。 * 设计高性能推理引擎（RankML/RetrievalML），覆盖广告粗排、精排、创意优选等核心链路，实现算力与延迟的极致优化。 2. 下一代AI技术落地 * 推动GPU推理、AI编译器优化（算子融合/自动调优）、边缘存储等技术的深度应用，提升服务性能。 * 探索LLM、RAG、Agent技术在广告场景的应用，重构创意生成、相关性建模等业务的工作流。 3. 工程效能与稳定性 * 主导C++服务框架、容器化、混部资源优化，解决高并发场景下的长尾延迟、CPU利用率等核心问题。 * 构建自动化诊断工具链，提升复杂系统的可观测性与故障恢复效率。