美团AI搜索开发工程师
任职要求
1.大学本科及以上学历，计算机相关专业优先。
2.至少3年以上搜索引擎相关开发经验
3.对AI技术和AI应用…工作职责
AI搜索和智能体产品后端系统研发： 1. 设计并实现AI搜索Agent应用，包括Query理解、记忆存储、环境感知等模块的集成与优化。 2. 负责Agentic Search（搜索智能体）技术探索和架构研发，支持多模态（文本、图像、视频）检索与应用创新。 3. 抽象并开发企业级别的AI应用平台，支持Agent相关应用的接入与扩展，确保平台的高可用性和可扩展性。 4. 实现平台的模块化设计，支持快速迭代与功能扩展，满足AI时代本地生活服务领域智能体应用快速发展需求。 5. 与业务部门（如产品、运营团队）协作，将AI搜索能力嵌入现有工作流（如智能问答、个性化推荐）。 6. 负责AI系统的日常运维，包括异常监控、接口优化及用户培训，确保生产环境高效运行。
-负责开发和优化AI搜索系统 -负责AI搜索系统中query语义理解、内容召回、相关性排序等关键模块的设计和优化 -负责LLM与搜索数据结合能力的建设，包括信息抽取、阅读理解、广告分析、相关Agent工具和质量评估体系建设 -负责AI搜索相关技术解决方案及规划
我们是小红书中台大模型 Infra 团队，专注打造领先易用的「AI 大模型全链路基础设施」！团队深耕大模型「数-训-压-推-评」技术闭环，在大模型训练加速、模型压缩、推理优化、部署提效等方向积累了深厚的技术优势，基于 RedAccel 训练引擎、RedSlim 压缩工具、RedServing 推理部署引擎、DirectLLM 大模型 API 服务、QuickSilver 大模型生产部署平台等核心产品，持续赋能社区、商业、交易、安全、数平、研效等多个核心业务，实现 AI 技术高效落地！ 1、参与设计实现支持RLHF/DPO等对齐技术的高效训练框架，优化强化学习阶段的Rollout、Reward Model集成、多阶段训练 Pipline； 2、研发支持多机多卡 RL 的分布式训练框架，开发TP/PP/ZeRO-3与RL流程的动态协同机制，解决 RL 算法在超长时序下的显存/通信瓶刭 3、构建端到端后训练工具链，主导框架与 MLOps 平台集成，提供训练可视化、自动超参搜索等生产级能力 4、与公司各算法部门深度合作，参与大语言模型LLM、多模态大模型 MLLM等业务在 SFT/RL领域的算法探索和引擎迭代； 5、参与分析各业务 GPU 利用率与饱和度等指标，结合业务场景持续优化训练框架能力，提升框架领先性。
1、参与快手搜索引擎研发工作，服务数亿海量用户； 2、参与搜索引擎核心架构设计与开发，涵盖的方向包括： （1）负责前沿ANN算法与引擎的研发，实现大容量、高吞吐、高精度、低成本的向量检索引擎，持续构建业界领先的技术能力； （2）负责自研百亿规模的视频、网页，商品等多类资源的检索系统研发，包括且不限于高效的建库系统，高性能的检索引擎； （3）面向搜广推业务，建设统一的检索平台，有机融合ANN，倒排等多类检索引擎，提供极致效率的建库，服务，运维体验。 3、探索AI检索新技术、新思想的应用和落地。
1、驾驭亿级规模核心系统：负责本地零售亿级商品库的顶层架构设计与演进，主导 SPU/CSPU 等基础模型建设，支撑高并发下的搜索、选品及多渠道分发，打造行业领先的商品数据底座。 2、引领前沿的 AI 大模型落地：深度参与AIGC 在商品全生命周期的变革，利用多模态大模型重塑智能发品、自动归类、内容生成及质量质检流程，推动业务从“人工运营”向"智能自治"跃迁。 3、构建数据与智能闭环：携手算法与产品团队，建立“数据 - 模型 - 业务”的高效反馈闭环。通过RAG 知识库、批量推理及自动化实验等前沿技术，持续优化商品数据的准确性与转化效率，赋能零售搜索与智能决策。 4、探索研发新范式与极致性能：在保障系统高可用与极致稳定性的同时，率先探索 Vibe Coding、AI Agent 等新范式在研发流中的落地，提升团队整体效能，解决海量数据下的复杂工程挑战。