岗位职责
- 推动大模型在搜索系统的落地，利用大模型升级召回链路，探索生成式召回、语义召回、检索增强等技术；
- 负责大模型的训练与效果优化，包括监督微调（SFT）、强化学习及相关后训练技术，结合搜索业务数据持续提升模型效果；
- 构建面向搜索算法研发的智能Agent，将大模型应用于效果评测、问题诊断及策略优化的全链路优化，全面提升算法迭代效率和效果；
- 跟进大模型及搜索领域的前沿研究，阅读并复现相关论文，结合实际业务场景推动新技术落地；
- 深入理解搜索产品及业务，参与在线搜索服务研发，推动算法在高并发、低延迟场景下稳定运行，服务大规模搜索用户。
职位要求
- 计算机、人工智能、数学或相关专业本科及以上学历；
- 熟悉搜索、机器学习、深度学习及自然语言处理相关基础理论和常用算法；
- 具备大模型应用或研发经验，熟悉大模型监督微调（SFT）、强化学习优化及相关后训练方法；
- 熟悉大模型应用开发，具备 Agent、RAG、工具调用、工作流编排或自动化评测等相关实践经验；
- 熟练掌握一门编译型语言，如 C++、Java，并熟练使用 Python 等脚本语言，具备扎实的工程开发能力；
- 具备优秀的问题分析与解决能力，能够针对复杂业务问题完成技术方案设计、实验验证及线上落地；
- 具备良好的沟通能力、团队合作意识、逻辑思维能力和执行力。 优先条件 符合以下条件之一者优先：
- 在大模型、深度学习、NLP/NLU、信息检索等方向有深入研究或实际项目经验；
- 具有大模型 SFT、RLHF、RLAIF、DPO、PPO 等训练或优化实践经验；
- 具有搜索召回、查询理解、语义匹配、生成式搜索或检索增强生成（RAG）相关经验；
- 具有智能 Agent 构建经验，能够利用 Agent 改进数据生产、算法实验、评测诊断或研发流程；
- 在机器学习、自然语言处理、信息检索或数据挖掘领域发表过高水平论文，或具有大型项目落地经验。
