岗位职责
- 负责搜索与推荐系统核心算法的研发与优化，重点覆盖Query理解（意图识别、语义纠错等）、多路召回（向量化检索、大模型召回等）及排序模型（精排、粗排）等关键模块。
- 深入挖掘用户行为数据（搜索Query、点击、转化等），分析用户兴趣与需求，构建高质量特征，提升搜索推荐结果的准确性和个性化程度。
- 探索生成式技术在推荐领域的创新应用，如生成式推荐列表、个性化内容创作与摘要、可解释的推荐理由生成等。
- 探索大模型（LLM）在搜索推荐场景下的创新应用，如搜推AI化产品等，并推动技术落地。
- 设计与实施A/B实验，科学评估算法效果，通过数据驱动的方式进行持续的算法迭代和系统优化。
职位要求
- 计算机科学、人工智能、数学等相关专业硕士及以上学历，3年以上搜索或推荐相关领域的工作经验。
- 具备扎实的机器学习/深度学习基础，熟悉搜索引擎或推荐系统原理，对QP、召回、排序等核心模块有深入理解。
- 掌握至少一种主流深度学习框架（如TensorFlow/PyTorch），具备大规模算法模型的实践和优化经验；有大模型（LLM）应用经验者优先。
- 主导或深度参与过中大型 C 端搜推业务、推荐智能化项目或复杂平台型项目者优先。
- 具备优秀的数据分析能力和问题解决能力，能够通过数据洞察问题并驱动算法升级。
- 有国际顶级会议论文或相关领域项目经验者优先。
