岗位职责
我们是阿里巴巴智能引擎事业部推荐引擎团队，负责阿里巴巴电商推荐在线系统的研发与架构演进，覆盖特征、召回、排序全链路。面向海量商品与多样化的业务场景，我们致力于打造高性能、高稳定性、易扩展的推荐服务体系，让算法创新高效落地，持续提升用户体验与业务效果。 在这里，你将负责： ● 支撑淘宝、天猫、AIDC、高德等众多业务场景，推动技术创新在核心业务中规模化落地； ● 参与推荐在线系统的架构设计与核心研发，围绕特征计算与访问、召回检索、排序推理及全链路计算编排，建设可复用、易扩展的系统能力； ● 面向超长序列建模、模型 Scaling Up、用户意图理解与 Agentic 推荐等前沿方向，推动系统架构演进，支撑新模型、新范式高效落地； ● 与算法团队紧密协作，通过算法与系统的协同设计，提升业务迭代效率，持续优化推荐效果、服务时延与计算成本； ● 建设推荐服务的稳定性保障体系，完善容量评估、容灾降级与全链路可观测能力，保障业务高峰及大促期间的稳定运行。
职位要求
我们期望你： ● 熟练掌握 C++，熟悉 Python，具备扎实的数据结构、算法、操作系统与计算机网络基础，以及良好的代码设计和工程实践能力； ● 熟悉分布式系统与高并发服务设计，能够定位并解决复杂系统中的性能瓶颈与稳定性问题； ● 理解推荐系统的基本链路，对特征、召回、排序中的至少一个环节有深入理解或实践经验，能够从全链路视角分析问题、设计方案； ● 具备良好的技术判断力和沟通协作能力，责任心强，能够围绕业务目标推动技术方案落地。 具备以下任一经验将是加分项： ● 有大规模搜索、广告或推荐在线系统研发经验，承担过核心模块设计、架构升级或性能优化工作； ● 熟悉 TensorFlow 或 PyTorch 深度学习框架，了解主流模型的结构与推理过程，具备模型推理服务的性能分析与优化经验。
