夸克千问C端事业群-搜索排序算法专家-杭州

我们是阿里巴巴智能信息夸克事业部基础搜索算法团队，团队的主要产品是搜索浏览器夸克，核心算法工作涉及：query理解、召回、排序、语义体系、质量体系等，本职位主要产品的排序算法优化，具体工作如下： 1. 通过负责排序链路的大模型排序模型、特征工程（设计、抽取、验证、筛选）、排序因子等优化，以提高排序的合理性，从而提高线上效果； 2. 通过大模型等先进NLP能力的应用，提升对于相关性、内容质量等建模，进而提升排序能力； 3. 通过海量用户行为分析，并联动召回、语义、离线、问答摘要等各个子方向，对上下游链路、横向链路进行合理的架构设计，进行多目标建模，包括但不限于：精排、重排等，以提高搜索产品的用户体验

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.负责夸克亿万用户的 query 推荐效果（sug、猜你想搜、相关推荐）与资源卡片的搜索/排序效果，持续提升核心指标（如 CTR、CVR、覆盖率 等）。 2.构建与优化 NLP 相关模块：query 分类、意图识别、实体短语挖掘、语义匹配、query 重写/扩展、文本相似度与聚类等。 3.参与设计与落地排序系统的技术升级（召回-排序-重排全链路）； 4.跨团队协作：与产品、工程、运营共同定义目标与策略，沉淀算法策略。

1. 负责通用搜索场景下资源（小说、视频、软件、游戏、漫画等）推荐相关的召回、排序、策略等算法设计与技术规划； 2. 参与制定推荐算法策略和流程，使用机器学习和深度学习技术维护和更新模型，确保推荐算法的质量和效率； 3. 与产品经理、数据科学家、产品运营专家等合作，确保推荐系统的设计和实现符合需求。