蚂蚁金服蚂蚁集团-检索平台 C++ 研发工程师-北京/杭州
任职要求
1. 计算机及相关专业本科及以上学历;3年及以上工作经验。 2. 具备扎实的计算机科学功底和编程能力,熟悉常见算法和数据结构,具有良好的编程习惯。 3. 具备扎实的 C++ 基础,精通 IO、并发、线程等。 4. 具有较好的沟通能力,思路清晰,善于思考,能独立分析和解决问题。…
工作职责
1. 建设蚂蚁智能检索平台,支持蚂蚁全业务域的搜索/推荐/营销/广告/刷脸支付/图片视频等近上千场景的检索召回服务,支持各个业务线快速低成本使用搜索召回能力; 2. 建设检索引擎和索引构建系统,实现全增量一体的数据处理通道,并进行平台化管理; 3. 基于AI技术提升检索平台的智能化能力,包括意图理解、深度粗排、深度召回等模型链路;图片/视频等非结构化检索链路等
1、负责智能体开发范式的设计、开发及应用,支持智能体在千问App的快速落地; 2、负责智能体的整体技术解决方案,并支持技术研发和效果优化等工作,推动产品持续增长; 3、保障智能体系统架构的稳定、高效运行,帮助业务优化性能和改善系统稳定性。
阿里巴巴智能信息事业群,聚焦AI在信息服务赛道的创新应用,从工具到服务,持续为用户提供高效、智能的AI应用。智能信息事业群核心产品为夸克、通义、UC浏览器、书旗小说、超级汇川等,以多产品矩阵,覆盖横跨各年龄段的7亿+用户人群,服务超10万+客户。 负责智能信息基础技术平台系统相关研发,包括不限于以下方向: 1、构建高效可靠的云原生容器平台、提出资源优化模型以提升业务资源效率、参与机器学习工程平台的建设和优化,以及运用技术和标准化方案确保平台服务的稳定性和可维护性。 2、负责开发和优化大模型应用开发框架,创造高效的搜索应用解决方案,并深度参与智能信息系统的基础架构与组件开发,以确保技术的高效集成与实际落地。 3、开发和优化搜索引擎,高并发检索、大数据分布式存储及流批计算等系统,深入搜索业务需求设计实现解决方案,不断提高业务性能、系统稳定性,提升系统效率和成本效益。 4、开发和优化推荐引擎、模型预测和向量检索等基础系统,深入参与信息流推荐业务以实现业务需求,同时基于业务洞察设计新平台或改进现有系统,提升系统效率和成本效益。 5、开发和优化实验平台与系统,紧跟AB测试技术前沿,为业务提供精准的实验设计和分析、优化关键指标,并应用算法提高业务参数寻优的效果和效率。 6、具备数理统计基础,在数据科学、数据分析方向有经验者优先。
团队介绍:TikTok是一个覆盖150个国家和地区的国际短视频平台,我们希望通过TikTok发现真实、有趣的瞬间,让生活更美好。TikTok 在全球各地设有办公室,全球总部位于洛杉矶和新加坡,办公地点还包括纽约、伦敦、都柏林、巴黎、柏林、迪拜、雅加达、首尔和东京等多个城市。 TikTok研发团队,旨在实现TikTok业务的研发工作,搭建及维护业界领先的产品。加入我们,你能接触到包括用户增长、社交、直播、电商C端、内容创造、内容消费等核心业务场景,支持产品在全球赛道上高速发展;也能接触到包括服务架构、基础技术等方向上的技术挑战,保障业务持续高质量、高效率、且安全地为用户服务;同时还能为不同业务场景提供全面的技术解决方案,优化各项产品指标及用户体验。 在这里, 有大牛带队与大家一同不断探索前沿, 突破想象空间。 在这里,你的每一行代码都将服务亿万用户。在这里,团队专业且纯粹,合作氛围平等且轻松。目前在北京,上海,杭州、广州、深圳分别开放多个岗位机会。 课题介绍: 多模态模型能帮助提取视频的多模态内容信息,单用户对内容的注意力是个性化的,所以基于对比学习或者生成式学习得到的内容信息无法能和推荐系统相匹配,如何将基于纯内容信号得到的多模态信息用到推荐系统里目前是一个开放的话题我们希望通过多模态模型和推荐系统联合建模的方式来个性化的提取用户 - 内容的联合信号,并能实现内容建模和个性化建模的双重提升。 1、探索多模态模型,包括多模态预训练,多模态LLM; 2、将多模态模型应用于图像/视频的生成创作、逻辑推理、深层语义理解、视频语义压缩、视频高光判断等; 3、探索LLM、多模态等的高效Finetuning技术和推理技术,保证模型在业务场景中的快速适配和高效调用; 4、主要研究方向包括:多模态预训练、图片和视频的生成、图片和视频风格迁移、跨模态检索、大模型多标签分类、半监督学习、自监督学习。
团队介绍:TikTok是一个覆盖150个国家和地区的国际短视频平台,我们希望通过TikTok发现真实、有趣的瞬间,让生活更美好。TikTok 在全球各地设有办公室,全球总部位于洛杉矶和新加坡,办公地点还包括纽约、伦敦、都柏林、巴黎、柏林、迪拜、雅加达、首尔和东京等多个城市。 TikTok研发团队,旨在实现TikTok业务的研发工作,搭建及维护业界领先的产品。加入我们,你能接触到包括用户增长、社交、直播、电商C端、内容创造、内容消费等核心业务场景,支持产品在全球赛道上高速发展;也能接触到包括服务架构、基础技术等方向上的技术挑战,保障业务持续高质量、高效率、且安全地为用户服务;同时还能为不同业务场景提供全面的技术解决方案,优化各项产品指标及用户体验。 在这里, 有大牛带队与大家一同不断探索前沿, 突破想象空间。 在这里,你的每一行代码都将服务亿万用户。在这里,团队专业且纯粹,合作氛围平等且轻松。目前在北京,上海,杭州、广州、深圳分别开放多个岗位机会。 课题介绍: 多模态模型能帮助提取视频的多模态内容信息,单用户对内容的注意力是个性化的,所以基于对比学习或者生成式学习得到的内容信息无法能和推荐系统相匹配,如何将基于纯内容信号得到的多模态信息用到推荐系统里目前是一个开放的话题我们希望通过多模态模型和推荐系统联合建模的方式来个性化的提取用户 - 内容的联合信号,并能实现内容建模和个性化建模的双重提升。 1、探索多模态模型,包括多模态预训练,多模态LLM; 2、将多模态模型应用于图像/视频的生成创作、逻辑推理、深层语义理解、视频语义压缩、视频高光判断等; 3、探索LLM、多模态等的高效Finetuning技术和推理技术,保证模型在业务场景中的快速适配和高效调用; 4、主要研究方向包括:多模态预训练、图片和视频的生成、图片和视频风格迁移、跨模态检索、大模型多标签分类、半监督学习、自监督学习。