岗位职责
- 参与搜索排序算法的优化与迭代，包括特征工程、模型训练及线上效果评估
- 协助大语言模型在搜索场景中的接入与适配，支持Query理解、结果重排等模块落地
- 设计并执行数据标注规范，开展搜索相关数据（如相关性、意图、点击反馈）的标注与质检
- 搭建和维护标注工具链及数据处理脚本，提升标注效率与数据质量
- 分析搜索日志与用户行为数据，定位排序问题并输出改进建议
- 配合算法与工程团队完成AB实验设计、效果分析及技术文档撰写
职位要求
- 本科及以上学历，计算机、人工智能、软件工程或相关专业优先
- 有6个月以上搜索算法、推荐系统或NLP方向实习/项目经验，熟悉排序模型者优先
- 熟练掌握Python，具备扎实的数据结构与算法基础；熟悉PyTorch/TensorFlow框架，能独立完成模型训练与评估
- 具备大模型（如LLM）接入经验，了解Prompt Engineering、RAG或模型微调流程；有搜索场景落地实践者优先
- 责任心强，逻辑清晰，能高效沟通协作，具备快速学习新技术和解决实际问题的能力
- 有高质量数据标注经验或构建过搜索相关标注规范者加分；熟悉主流标注工具或参与过千条级以上标注项目者优先
