阿里健康-向量/搜索引擎-杭州

构建高性能AI搜索底层引擎，优化RAG系统中的向量检索、混合检索、结果重排三大核心模块，支撑十亿级数据规模，显著提升搜索效率与效果。 核心职责

1. 实现混合检索系统构建，支持 关键词+向量联合检索，支持多向量索引和父文档检索
2. 优化基于 Faiss/HNSW/QC 等框架的十亿级向量索引
3. 重排模块性能优化，加速bge-ranker和LLM等重排模型推理
4. 全链路性能提升，诊断检索瓶颈（计算/通信/IO），提出优化方案，并实现RAG全流程延迟监控与调优

1. 计算机科学、人工智能、软件工程等相关专业 本科及以上学历。
2. 具备搜索、推荐、广告等相关方向技术背景；
3. 有混合检索系统开发经验（关键词+向量联合查询），熟悉RAG架构与评估指标
4. 具备扎实的编程功底，熟悉 Pytorch 等主流深度学习框架，熟练使用 C ++/ Python 等至少一种编程语言，对transformer、cnn等经典模型有深刻的理解；
5. 对数据具备敏感度和洞察力，拥有优秀的逻辑思维能力以及发现和解决问题的能力；
6. 有GPU加速检索经验优先。
7. 参与过开源向量数据库项目贡献优先。