夸克智能信息-搜索算法专家-排序/NLP方向-北京
任职要求
1. 计算机、数学或统计学相关专业硕士及以上学历，具有2年以上搜索相关工作经验； 2. 熟悉linux开发环境， 精通Python，熟悉c++, 具有良好的编程习惯和算法基础，有大型项目经验； 3. 掌握常用的搜索算法，有搜索相关经验，有LTR(Learning To Rank)、相关性建模、term召回、向量召回、query分析、用户消费分析等相关经验； 5. 符合以下条件之一者优先： a. 有挖掘分析海量用户行为数据的经验，对搜索产品有较深的认知优先； b. 有搜索排序经验、问答摘要经验者优先； c. 对LLM、NLP、NLU有经验者优先
工作职责
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
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. 利用传统深度学习或者大模型技术，解决搜索/推荐中用户需求识别、内容理解、语义召回、排序相关的问题并进行落地，支撑业务快速迭代及新模式的探索。 2. 和产品、运营一起合作，迭代优化产品体验，利用推荐/搜索相关的算法能力推动C端用户的满意度，持续提升用户活跃度和留存。
1. 负责夸克搜索中结构化卡片结果的技术研发，研发及持续优化面向消费者端的结构化搜索产品，提升用户搜索体验及效率。 2. 面向C端用户，参与和推动前沿技术在搜索场景中的落地，端到端负责垂直方向上的用户搜索效果和业务指标。 3. 利用传统深度学习或者大模型技术，解决用户需求识别、内容理解、语义召回、排序相关的NLP问题并进行落地，支撑业务快速迭代及新模式的探索。 4. 和产品、运营一起合作，迭代优化产品，提升高质量内容化产品的分发效率，提升搜索内自建内容的分发准确度；
负责百度整页、视频、图片搜索业务，运用前沿技术重塑搜索信息交互方式，提升整页、视频、图片等用户体验，工作内容包括但不限于： - 迭代亿级资源库的召回排序机制，构建多目标融合建模体系，提升整体搜索体验 - 负责NLP方向相关技术研发，包括不限于用户意图理解、语义对齐、搜索结果rerank等 - 主导超大规模搜索CTR预估模型优化，重点攻关面向搜索场景的多模态用户行为序列建模算法 - 优化多模态内容理解与跨模态语义匹配算法，探索基于VLM的重排序框架，融合多模态内容信息进行端到端用户感知优化
1、支持火山方舟大模型的应用落地，将字节跳动的内容与大模型相结合，为用户提供更智能的信息服务； 2、带领团队探索行业前沿的NLP技术，将先进的深度学习模型创新性应用于用户Query分析、Query改写等业务方向，精准把握用户需求，持续提升用户理解的深度与广度； 3、利用NLP技术以及大模型技术，对内容进行分析、理解，完成内容打标、内容摘要等信息的生成和提取； 4、以外挂知识库模式为切入点，在内容搜索领域进行深度探索，组织团队运用NLP、多模态技术实现高质量内容的快速召回，显著提升搜索效率与质量； 5、主导大模型技术与Ranking技术的深度融合，解决内容排序的复杂问题； 6、管理和指导算法团队，制定团队技术发展路线，推动团队整体技术能力提升；合理分配工作任务，确保项目按时高质量交付。