智能互联阿里健康-搜索算法工程师（排序）-杭州

1. 负责医疗AI搜索场景下内容理解模块的算法研发与优化，包括但不限于医学文本的分类打标、结构化抽取、摘要，时效、权威特征体系构建，医疗Graph的搭建和挖掘等，构建高质量的搜索索引特征。 2. 深入研究并应用大语言模型进行内容理解，利用Prompt Engineering、微调等技术提升内容摘要、长文本建模及知识抽取的准确度。 3. 负责内容质量与权威性建模，针对搜索结果进行点击质量、低质识别、作弊检测及内容可信度评估，优化搜索结果的排序上限。 4. 探索多模态理解技术，实现文本、图片、视频等多维特征的对齐与融合，提升多模态搜索场景下的内容解析能力。 5. 协同召回与排序团队，通过知识图谱或语义图谱的建设，为搜索全链路提供语义增强特征，持续通过Badcase分析驱动理解模型的迭代。

我们是阿里健康医药电商搜索算法团队，针对海量的用户行为分析和规律发现，通过算法实现搜索成交： 1、负责搜索转化效率提升，从排序、召回、语义相关性等模型持续突破（多目标、冷启用户建模、大促建模等），并结合健康领域知识建模提升转化效率； 2、负责搜索体验优化，洞察用户购买行为、商品结构化信息，并应用在算法多环节建模（排序、召回、相关性等），打造显著的搜索体验；

1. 负责搜索引擎核心召回模块的算法研发与优化，包括但不限于稀疏检索，向量检索，时效性、权威性在内的多路召回体系，提升搜索结果的覆盖率和相关性。 2. 深入研究并落地基于LLM的Embedding模型，优化Query与Doc的语义匹配效果，解决长尾及语义鸿沟问题。 3. 负责查询理解模块，进行Query改写、扩展及意图识别等，与召回模块结合，提升复杂搜索词的召回准确度。 4. 探索强化学习在AI搜索中的应用，持续提升搜索系统的智能化水平。 5. 结合AB实验与离线评估数据，深入分析Badcase，驱动算法迭代，并在大规模数据索引场景下平衡性能与效果。

Bravo 102是由阿里国际技术全团队共同发起的全球顶尖技术人才孵化计划，打破传统人才选拔及培养框架，为有志于走向AI未来的技术新锐们，提供“你行你上+我要我来”的双向奔赴式的实习机会选择。 在这里，“我”将不被岗位定义，以能力选择业务战场，与全球顶尖团队并肩作战，沉浸式体验全球多元化业务战场与亿级流量高并发系统。 加入我们，成为AIDC首批102位Bravo Talent，一起掌舵AI，为我们的未来Bravo！ 关于我们： 阿里巴巴国际技术专注于提供卓越的数字零售技术服务，以支持阿里巴巴旗下多个国际化电商平台。我们致力于将最前沿的人工智能技术与国际化电商业务问题深度结合，为全球消费者打造更方便快捷更智能化的购物体验，同时帮助广大商家实现更高效的经营。 我们的技术领域覆盖搜索推荐广告技术、用增技术、供应链技术、机器学习、自然语言处理、计算机视觉、大模型技术、风控、金融服务等诸多方向，实习生有机会参与多算法团队轮岗，深度参与前瞻性技术攻坚，探索兴趣赛道并锚定职业发展方向； 欢迎加入我们一起打造最先进的数字化及人工智能技术以驱动全球电商业务发展。 以下工作内容你均有可能参与： 1、参与并负责搜索、推荐算法研发，提升全球30+种语言的搜索精准性和国家差异化个性化推荐体验。 2、参与并负责广告算法研发，提升全域流量广告流量变现效率，通过竞价及投放优化、素材生成等提升商家投放效率。 3、参与并负责用增算法的研发，提升电商获客效率，建设优化个性化外投广告、个性化触达消息、个性化权益补贴等算法能力。 4、参与并负责供应链算法和定价算法的研发，优化库存周转和订单履约的效率和损益，提升销量预测、时效预测和定价算法的准确性，进而实现零售经营的降本增效。 5、参与研发生成式 AI、AI Agent 等前沿技术，推动生成式AI在国际电商领域的创新应用。 6、参与风控算法的研发，理解和识别跨国别差异化的商品合规、账户安全、交易安全和反欺诈、营销反作弊等多个领域的潜在风险，并持续优化，维护平台的健康生态。