蚂蚁金服蚂蚁集团-RAG检索算法工程师-杭州【AI Force】

1、聚焦大模型的应用侧创新，包括RAG检索增强/Agent复杂规划执行能力、LLM可控知识生产、LLM推理加速等问题，解决大模型业务落地的技术障碍； 2、协同跨团队技术和业务同学共同达成技术和业务目标； 3、NLP大模型前沿探索，推动大模型子领域的技术创新，沉淀行业领先的技术能力。

负责基于大模型技术，打造闲鱼平台智能化服务产品与基础AI设施建设，提升商品交易效率与用户体验，具体职责包括但不限于以下方向： 1、AI应用研发 * 构建智能托售引擎，基于多模态大模型实现商品自动描述生成、智能定价等，优化卖家商品发布效率与转化率； * 开发多模态对话式助手，支持自然语言交互的商品管理（如上架、改价、咨询回复），降低卖家运营门槛； * 设计买家需求理解与智能撮合系统，通过意图识别、长对话状态跟踪技术提升买卖双方匹配效率； * 构建卖家经营分析工具，基于大模型生成数据洞察报告与自动化营销方案，赋能商家精细化运营； * AI风控智能化教育，拦截，和诊断，结合知识库和大模型分析做智能风控智能体。 2、 AI基础建设 * 针对会话理解，研发轻量化大模型框架，支持复杂多任务推理，如会话意图，会话理解标签； * 针对二手交易场景，微调行业专属多模态大模型，建设高精度商品知识库与RAG检索增强能力。 3、业务技术建设 *结合实际业务需求，开展多模态大模型、强化学习等方向的探索与创新研究，撰写并发表高水平论文，与业界和学术界保持深度互动，推动技术进步。

1. 构建会议AI算法工程体系（评测系统、监控系统、标注系统、AI Agent架构） 2. 会议AI基础模型的接入和优化（模型调研、训练和推理，算法工程建设） 3. AI产品的功能完善，智能化提升（AI听记、会议AI助理等线上产品的开发） 4. AI解决方案的设计和应用落地（找到具有客户价值的落地场景，真正为客户解决问题）

团队介绍：字节跳动搜索团队主要负责抖音、国际化短视频、今日头条、西瓜视频等产品以及电商、生活服务等业务的搜索算法创新和架构研发工作。我们使用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、探索前沿的NLP技术：从基础的分词、NER，文本、多模态预训练，到业务上的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、跨模态匹配技术：在搜索中应用CV+NLP深度学习技术，实现多模态视频搜索强大的语义理解和检索能力；3、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、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的方方面面都有深入研究和创新；5、推荐技术：基于超大规模机器学习技术，构建业界领先的搜索推荐系统，对搜索推荐技术进行探索和创新。 课题介绍：随着大模型技术的快速发展，智能搜索领域迎来了新的机遇和挑战。传统搜索技术在面对海量数据、多模态信息以及用户复杂需求时，逐渐暴露出模型容量不足、语义理解能力有限、资源利用率低等问题。基于大模型的智能搜索构建旨在通过引入大模型技术，提升搜索系统的智能化水平，优化用户体验，并解决超大规模检索、复杂语义理解、资源高效利用等核心问题。具体目标包括： 1、探索大模型与排序算法的结合，提升个性化排序的精度和用户体验； 2、研究生成式检索算法，解决百亿乃至千亿级别候选库的超大规模检索问题； 3、利用大语言模型（LLM）提升复杂多义Query的搜索满意度。 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。