转转搜推架构专家工程师(J14912)
任职要求
1. 计算机、软件工程等相关专业本科及以上学历，5 年及以上大规模搜索推荐系统工程开发实战经验。 2. 精通 Java/Python 至少一门主流开发语言，具备扎实的代码功底、分布式系统架构设计能力。 3. 完整参与过线上搜推业务落地，熟悉召回、粗排、精排、重排全链路流程及各环节工程实现方案。 4. 熟练使用并调优 Elasticsearch、Milvus、Redis 中至少一类检索 / 缓存组件，有集群运维、性能调优实战经验。 5. 熟悉 MySQL、Kafka 等存储、消息中间件，掌握各类分布式组件底层原理与使用场…
工作职责
1. 主导搜索、推荐全链路底层工程体系搭建，涵盖在线检索服务、个性化推荐服务、全量 / 增量索引构建、离线数据生产同步链路、高并发在线服务研发工作。 2. 承接召回、粗排、精排、重排等算法策略落地，完成策略工程化开发、模块封装与全链路系统集成。 3. 搭建高性能、高可用、可弹性扩展的搜推核心服务，持续调优系统 QPS、接口响应时延、线上稳定性，持续压降机器、存储等资源成本。 4. 负责向量检索引擎 Milvus、文本检索 Elasticsearch、缓存 Redis 等核心存储检索组件的技术选型、二次开发、集群调优与故障治理。 5. 深度参与 AI Agent 平台基建建设，负责工具调用框架、多步骤任务编排、会话上下文管理、记忆持久化、Agent 能力与业务系统打通接入工作。 6. 完善搜推与 Agent 系统配套工程能力：索引实时更新、海量特征同步、多级缓存体系、流量限流熔断降级、多机房容灾、全链路监控告警体系搭建与迭代。 7. 联动算法、产品、业务研发团队，完成搜索、个性化推荐、智能 Agent 整套技术方案评审、灰度上线与稳定生产落地，支撑业务迭代。
1、负责国际业务搜索、推荐系统的相关开发维护工作，包括：索引链路、Query理解、检索召回排序等方向研发和维护工作，提升系统性能、可靠性和可扩展性； 2、推动业务迭代和架构能力升级，协同相关方达成业务目标。
全球化电商业务的复杂挑战深度融合，持续打造更智能、更极致的全球购物体验，并赋能数百万商家实现数字化经营提效。选择我们，意味着： 1、投身全球领先的电商智能战场： 深度参与高速增长、充满活力的全球化电商业务，直面海量用户与复杂场景的挑战； 2、塑造最前沿的AI技术影响力： 与顶尖技术伙伴一起，探索并构建驱动未来全球电商发展的核心AI能力，你的技术将影响全球数亿消费者和百万商家； 3、无限可能的职业发展空间： 在阿里巴巴国际化的大舞台上，接触世界级的技术难题与业务规模，获得技术深度与业务视野的双重飞跃。 你将参与： 1. 打造支持 Agentic AI、多模态、长上下文推理的超大规模训练架构； 2. 深度优化 FlashAttention、PagedAttention、Continuous Batching 等尖端加速技术； 3. 推动 LLM 与 Recommender System 融合架构的首次规模化落地。 你将负责： 1. 打造行业领先的AI工程平台： 设计并构建支撑算法模型高效迭代的标准化平台体系（特征平台、训练平台、在线推理框架等），打通算法创新与业务验证的“任督二脉”，加速模型价值落地； 2. 攻坚大模型工程化挑战： 深入探索生成式AI（AIGC）技术在实际业务中的规模化落地，主导大模型训练、推理加速、性能优化等核心工程难题的解决； 3. 开拓AI创新应用的边界： 积极探索AI在搜索/推荐/广告（搜推广）等核心场景的颠覆性应用（如生成式召回、生成式排序、行为大模型），以及AI Agent技术在智能运维、资源优化、智能客服助手等领域的创新实践，为业务创造新价值。
1、洞察市场趋势、用户需求、竞争格局和技术发展，负责搜索平台的产品生命周期管理，从概念、规划、研发到上线、迭代、优化。 2、深刻理解用户搜索场景、意图和行为，挖掘深层次需求，并将其转化为清晰的产品需求文档（PRD）。 3、深入理解搜索引擎的工作原理、架构组件和关键算法，能与工程、算法团队进行高效深度沟通，评估技术方案的可行性与成本，推动技术创新在搜索平台上的应用，负责搜索平台的稳定性、可扩展性、性能和成本优化。 4、负责管理产品需求池，进行优先级排序和迭代规划，领导跨职能团队（工程、算法、数据、设计、测试）确保产品高质量、高效率交付。
1、负责Keep整体的搜索产品建设，为搜索量规模、搜索结果质量、搜索产品体验以及产生的商业价值负责； 2、深入挖掘用户需求，对已有内容做结构化挖掘和利用，针对搜索需求制定合理的产品策略和样式，基于用户视角不断迭代从搜索内容供给到分发的链路，不断提升用户的搜索满意度； 3、负责设计和制定完善的搜索策略评估体系，挖掘和发现关键问题，联合算法研发、运营等上下游团队，有效协同各方资源，推进策略落地，达成业务目标； 4、关注运动行业发展趋势，结合推荐场景进行创新和探索。