58同城后端开发工程师-推荐工程(J34892)

业务介绍： 我们是阿里巴巴国际数字商业集团的智能技术团队，负责阿里巴巴旗下多个国际化电商平台的搜索、推荐、广告、用增等技术。团队致力于将最前沿的AI技术与国际化电商业务问题深度结合，为用户打造更好更智能化的网上购物体验，同时赋能百万商家实现更高效的经营。 选择加入我们意味着投身入于高速发展的国际化电商业务，一起打造最先进的AI技术以驱动全球电商业务发展。 岗位描述： 1、负责支持业务迭代：推进来自搜索、推荐、广告、用增各域的产品需求快速落地。 2、负责系统架构设计：负责搜索、推荐、广告引擎的架构设计与优化，支撑多语言场景下的高并发请求处理，满足全球用户低延迟、高可用的服务需求。 3、负责性能调优：针对召回排序、模型训练&推理、特征计算等模块进行工程性能优化（如分布式计算加速、内存管理、GPU资源调度等），提升算法迭代效率。 4、负责工程平台开发：构建算法与工程协同的标准化平台，包括特征实时化平台、在线推理服务框架、AB实验平台等，支持算法快速迭代与业务效果验证。 5、负责大模型工程优化：负责生成式AI技术的工程落地，包含大模型训练、推理加速、多模态内容生成等技术工作。 补充说明：同时也招聘面向25年应届毕业的同学；

工作职责： 1. 负责贝壳C端的后端服务设计与开发，保障高并发场景下的系统稳定性； 2. 参与推荐引擎、模型预测、向量检索等基础系统、平台的设计、研发及调优工作，构建高并发推荐在线服务； 3. 深度参与数据工程开发，优化数据链路，构建离线特征，进行数据归因分析，协助推荐相关的用户画像的工程化建设； 4. 从业务中提取需求，抽象并优化现有系统，以提升效率并降低成本； 5. 关注性能、微服务、设计模式，提升用户体验； 6. 研究和应用新的算法技术，不断优化和改进现有的系统。

1、为上亿快手电商用户设计快手电商直播、商品等多个推荐场景推荐系统； 2、在 GMV 高速增长的业务中，用优质的代码实现电商推荐系统迭代； 3、全力保障电商各个推荐场景全链路的稳定性，支撑起快手全新突破的希望。

1、理解业务场景和需求，设计开发对应的离线与实时数据仓库模型，给出高效数据解决方案，持续保障数据质量和规范性。