智能互联千问C端事业群-搜索推荐算法专家-搜索召回

1. 通过向量召回、搜索排序优化提升搜索召回效果，并将大模型在链路中进行落地，提升线上用户体验； 2. 对大模型及召回有较为深入的理解，并能阅读前沿的论文跟进业界前沿进展，以持续提升搜索产品的体验和商业价值； 3. 深入理解搜索产品和业务的同时，需要参与在线搜索服务研发，使前沿的算法可以在线上高并发低延迟场景落地应用，以服务数以亿计的搜索用户

1. 负责搜索场景多模态内容相关的召回、排序、策略等算法设计与优化（如笔记/视频） 2. 负责超大规模深度学习在用户建模、CTR预估、多场景迁移学习等领域中的应用 3. 负责用户表征学习、向量化召回、兴趣发现等在视频搜索/推荐分发场景内的应用 4. 负责分发场景的流量机制分配、冷启动、用户增长等策略设计与应用

团队介绍： 1. 夸克搜索是追求极速智能搜索的先行者,为用户的信息获取提供极速精准的搜索体验。 2. 团队属于阿里巴巴智能信息事业部板块下核心技术部门，负责夸克搜索业务核心体验的优化与开发。 3. 团队内部算法和工程结合，可以依据个人兴趣和能力，深入探索更丰富的技术领域；同时团队氛围融洽且开放，追求简单、轻松、愉快工作氛围的同学不容错过。 4. 团队工作具有业务复杂度高、技术挑战大、技术栈全面等特点，高并发低延时，大数据存储及挖掘。 5. 团队紧跟业界前沿技术，演进和迭代业务架构和算法，支撑业务在行业竞争中处于优势地位。 岗位职责： 1. 负责设计、开发和持续优化用户画像算法模型，充分运用大数据、机器学习、深度学习以及大模型技术，构建高精度的用户画像，有力服务于个性化推荐、精准营销、用户行为分析等多元业务场景。从海量多源数据中高效提取关键特征，通过不断改进数据处理、特征工程、模型训练、模型评估等核心技术，显著提升用户画像模型的准确性和表现。 2. 主导设计和开发高效的知识库算法（涵盖数据处理、机器学习、深度学习等）与模型，全力提升知识库建设的效率、准确性及可靠性。承担知识抽取、知识融合、知识表示和知识检索等关键工作，完成知识库的构建、维护和优化，为各类模型的智能化应用提供坚实支撑。开展数据挖掘工作，开发数据打标、能力分层、自适应推荐等算法，显著提升推荐预测和个性化学习的效果。

1. 大模型驱动的搜索架构革新：主导医疗搜索核心算法体系的迭代升级，聚焦大模型排序、多模态召回、语义理解等关键技术突破，构建下一代医疗垂直领域搜索范式。 2. 大模型深度应用与优化：探索大模型在医疗搜索场景的落地路径，通过模型微调、知识蒸馏、检索增强生成（RAG）等技术，重构相关性计算、召回策略与排序模型，实现搜索效果的质的飞跃。 3. 多模态数据深度挖掘与模型创新：基于全网文本、图片、视频等多模态数据及超大规模用户行为日志，结合前沿学术成果，设计并落地统计学习与深度学习模型，打造极致精准的医疗搜索体验。 4. 用户行为深度洞察与痛点解决：运用在线学习、因果推断等先进方法，构建用户意图理解与行为预测体系，系统性解决医疗搜索场景下的核心痛点，提升用户满意度与信任度。