千问千问事业部-MOS 实验室-搜索算法专家-北京/杭州
社招全职1年以上技术类-算法地点:北京 | 杭州状态:招聘
任职要求
1. 具备丰富的搜索系统研发经验, 熟悉搜索基础算法与工程技术,对搜索业务有深刻理解。 2. 希望将深厚的搜索积淀与大模型技术结合,实现技术的代际跨越,为取得突破性的业务收益、解决真实的业务问题而兴奋。 基础能力: 1. 计算机、数学或相关…
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工作职责
关于我们: MOS 实验室隶属于阿里 ATH 千问事业群。我们致力于在大模型时代打造具有全球影响力的 AI 原生产品,推动 AI 从“被动对话”向“主动服务与复杂执行”的范式跃迁。实验室核心业务涵盖 AI搜索、生成式推荐、主动服务及任务助理等前沿领域。 岗位职责:深耕RAG搜索,为千问Chat场景打造一个专属的、下一代搜索引擎 1. AI 搜索核心技术研发: 负责 AI 搜索场景下的核心算法研发,包括但不限于索引构建与收录、向量召回、 LLM 相关性模型以及生成式检索与排序的构建与优化。 2. 垂直领域 RAG 落地: 利用大模型技术(LLM)实现行业深度搜索,攻克垂直领域下的语义对齐、知识抽取及结构化数据检索等核心难题。 3. 全链路 Agent 提效: 探索大模型与搜索技术的深度结合,负责 Agent 框架下的全链路效率提升,通过Agent技术重构搜索链路,自动化完成搜索效果优化。 4. 技术前瞻与转化: 跟踪全球信息检索与大模型领域的最前沿技术,确保搜索产品在生成式时代的领先地位。
包括英文材料
算法+
https://roadmap.sh/datastructures-and-algorithms
Step by step guide to learn Data Structures and Algorithms in 2025
https://www.hellointerview.com/learn/code
A visual guide to the most important patterns and approaches for the coding interview.
https://www.w3schools.com/dsa/
大模型+
https://www.youtube.com/watch?v=xZDB1naRUlk
You will build projects with LLMs that will enable you to create dynamic interfaces, interact with vast amounts of text data, and even empower LLMs with the capability to browse the internet for research papers.
https://www.youtube.com/watch?v=zjkBMFhNj_g
学历+
信息检索+
https://nlp.stanford.edu/IR-book/information-retrieval-book.html
Christopher D. Manning, Prabhakar Raghavan and Hinrich Schütze, Introduction to Information Retrieval, Cambridge University Press. 2008.
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社招2年以上技术类-算法
关于我们: MOS 实验室隶属于阿里 ATH 千问事业群。我们致力于在大模型时代打造具有全球影响力的 AI 原生产品,推动 AI 从“被动对话”向“主动服务与复杂执行”的范式跃迁。 实验室核心业务涵盖 AI 搜索、生成式推荐、主动服务及任务助理 Agent 等前沿领域。依托千问大模型底座,我们深度探索 RAG、Agentic RL、多 Agent 协作及全链路工程自动化技术,旨在构建能够深度理解用户、自主规划路径并闭环交付任务的“最强 AI 助手”。 岗位职责:深耕全链路 AI 搜索与 Agent 技术 1. AI 搜索核心技术研发: 负责 AI 搜索场景下的核心算法研发,包括但不限于索引构建与收录、向量召回、 LLM 相关性模型以及生成式检索与排序的构建与优化。 2. 垂直领域 RAG 落地: 利用大模型技术(LLM)实现行业深度搜索,攻克垂直领域下的语义对齐、知识抽取及结构化数据检索等核心难题。 3. 全链路 Agent 提效: 探索大模型与搜索技术的深度结合,负责 Agent 框架下的全链路效率提升,通过Agent技术重构搜索链路,自动化完成搜索效果优化。 4. 技术前瞻与转化: 跟踪全球大模型与 信息检索领域的最前沿技术,确保搜索产品在生成式时代的领先地位。 职级可看P6-P8
更新于 2026-06-17杭州|北京