岗位职责
- 负责查询理解、意图识别、查询改写与拆解等能力建设，提升复杂自然语言查询和多轮检索场景下的搜索效果。
- 负责关键词检索、向量检索及多路召回融合，优化相关性排序与重排策略，提升结果的准确性、覆盖度、时效性和多样性。
- 面向 LLM / Agent 的信息使用需求，优化正文及证据片段选择、内容去重、上下文组织和来源信息输出，提高有限 Token 预算内的有效信息密度。
- 建立搜索评测集与效果分析体系，通过离线实验、线上反馈和失败案例分析，持续优化检索效果及下游任务表现。
- 与数据及平台研发协作，推进网页内容处理、索引更新和搜索 API 的集成上线，优化服务延迟、吞吐量、稳定性及资源成本。
- 跟踪信息检索与大模型相关技术进展，结合业务需求开展技术验证，推动有实际收益的方案落地。
职位要求
- 具备搜索引擎、信息检索、语义检索或生产级 RAG 检索模块的实际研发经验，能够清晰说明个人承担的工作、技术方案及效果。
- 理解搜索系统的主要链路，在查询理解、召回、排序、重排或检索评估中至少一个方向具有深入实践。
- 熟悉倒排索引、向量检索、相关性建模等基础方法，能够根据数据特点和业务需求设计检索方案并分析效果。
- 熟练掌握 Python、C++等至少一种编程语言，具备扎实的数据结构与算法基础，以及独立开发、调试和性能优化能力。
- 具备实验设计和数据分析能力，对搜索业务效果评估有理解，并结合业务任务判断优化的实际价值。
- 具备良好的问题拆解、沟通协作和主动推进能力，能够在项目早期参与方案设计，并推动核心模块落地。 以下经历优先考虑： ● 有开放网页搜索、跨语言检索、长尾查询或时效性搜索经验。 ● 有 Embedding / Reranker 模型训练、微调、蒸馏，或检索训练数据构建经验。 ● 有面向 LLM / Agent 的搜索 API、联网问答、多轮检索或 Deep Research 项目经验。 ● 有网页采集、正文抽取、内容去重、质量识别或增量索引经验。 ● 有大规模检索系统、分布式搜索服务或低延迟 API 的建设与优化经验。
