携程
AI搜索算法工程师(MJ035258)
AI搜索算法工程师(MJ035258)
发布于 1 天前普通员工/个人贡献者
上海市
专家级经验
全职员工
仅现场办公
硕士
机器学习
深度学习
PyTorch
TensorFlow
大模型
多目标优化
Hive SQL
搜索排序
序列建模
AI 估算 · 35k–55k
携程上市大厂，上海算法岗5年经验，薪资竞争力强，综合市场水平估算。
职位详情
关于这个职位
该职位负责携程AI搜索算法的优化与迭代，涉及排序、多目标建模、大模型应用等前沿技术
你将与团队合作，通过数据分析和算法改进提升搜索质量，为用户提供更好的旅行产品体验
适合具有扎实机器学习基础和5年左右经验的算法工程师
最低要求
年左右相关工作经验，计算机相关专业，研究生及以上学历优先
具备优秀的编码能力，扎实的数据结构和算法功底，有良好的数据敏感度，能从海量数据提炼核心结果，有丰富的数据分析、数据挖掘、效果评估的经验和能力
熟悉掌握机器学习和深度学习算法，对搜索排序领域有经验者优先，熟悉常用的算法模型，并在多目标优化、序列建模、多场景建模、生成式推荐等一个或多个方向有深入研究
熟悉一种或多种编程语言Python/Java等，熟悉一种或多种主流的分布式深度学习计算框架Tensorflow/PyTorch等，熟悉Hadoop、Spark等分布式并行处理技术，熟练掌握Hive SQL语言，具备良好的代码开发能力
具备一定的业务敏感度，创新精神和理论与实践相结合的能力，具有主动思考和学习的动力，乐于与业务共同成长
具备出色的问题分析和解决能力，具有团队合作意识，对具有挑战性的问题充满激情
积极拥抱大模型等创新技术
工作职责
深入理解搜索流量分发场景的业务模式，通过数据分析和挖掘，进行搜索排序全链路算法的优化迭代
具备独立负责项目的能力，能够主导制定某个业务场景的技术方案并有效落地
对业务和技术变化有深入洞察，持续关注包括大模型在内的技术前沿进展和落地应用
具备跨团队沟通协作能力，与其他团队密切合作，为用户提供卓越的旅行产品
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 携程作为旅行行业领先平台，算法技术可直接服务亿级用户，影响力大
- 聚焦搜索排序和大模型前沿技术，能持续积累高价值技术栈
- 团队与技术氛围浓厚，有跨部门协作机会，成长空间大
- 搜索业务复杂且对效果敏感，算法优化需要深度理解业务和数据
- 技术迭代快，需持续学习大模型等新技术，对自驱力要求高
- 工作强度可能较大，需要处理大规模数据和高并发场景
- 适合有5年左右算法经验，热爱搜索排序与机器学习，具备独立解决问题能力，希望在大平台持续成长的技术型人才
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 技术专家方向：深耕搜索排序算法，成为该领域的资深专家
- 技术管理方向：逐步负责更大范围的技术团队和项目
- AI/大模型方向：扩展至推荐、广告等相关算法领域
- 分析和优化搜索排序算法，提升流量分发效率和用户体验
- 主导搜索场景的技术方案设计与落地，包括多目标优化、序列建模等
- 跟踪大模型等前沿技术，探索在搜索业务中的应用
- 跨团队协作，与产品、工程等团队共同推进项目
- 精通机器学习和深度学习算法，尤其在搜索排序、多目标优化方向有深入研究
- 扎实的编码能力，熟练使用Python或Java，以及TensorFlow/PyTorch等框架
- 强大的数据分析能力，能从海量数据中提取核心洞察，熟悉Hadoop/Spark
- 良好的业务敏感度和创新精神，能够将算法与业务场景结合
申请策略
- 了解携程搜索业务特点（如旅行产品、多维度搜索），在面试中展现业务理解
- 准备一个完整的技术方案案例，从问题分析到算法设计再到效果评估
- 突出搜索排序或推荐相关的项目经历，尤其是多目标优化、序列建模等方向
- 展示数据分析和效果评估能力，例如通过A/B测试提升核心指标
- 强调编程和工程能力，包括使用Python/Java和TensorFlow/PyTorch的经验
- 若有公开技术分享、论文或竞赛奖项，也值得突出
- 如果对搜索排序不熟悉，可系统学习Learning to Rank、多目标优化理论
- 补充大模型应用知识，如使用LLM进行排序或特征生成
面试指南
- 使用STAR方法：描述情境、任务、行动、结果，突出技术挑战和量化成果
- 强调数据驱动：说明如何分析数据、设计实验、评估效果
- 展现系统性思考：从问题定义、方案选择、工程实现到长期迭代
- 请介绍你过去在搜索排序领域的一个项目，如何优化排序效果？
- 多目标优化的常见方法有哪些？在业务中如何平衡多个目标？
- 大模型在搜索排序中有哪些应用场景？你会如何设计？
- 如何评估排序算法的效果？有哪些离线指标和在线指标？
- 给定一个搜索场景，如何设计特征和模型？
匹配度报告
76
综合匹配度
携程AI搜索算法岗，技术前沿、薪资优厚，但工作节奏快，WLB一般。
适合人群
适合追求技术成长和职业发展的算法工程师，愿意投入高强度工作以换取前沿技能和平台优势。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利85
成长发展90
工作生活60
使命价值70
薪资福利匹配
85较高
薪资具有竞争力，携程上市大厂福利完善，但具体薪资面议，未在JD中披露。
薪资信号未披露（AI估算：35K-55K/月）
成长发展匹配
90较高
技术栈前沿（大模型、多目标优化），团队氛围好，有独立项目机会，成长路径明确。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈大模型、多目标优化、序列建模、生成式推荐、TensorFlow、PyTorch
业务类型profit_center
工作生活匹配
60中等
上海办公室工作，未提及远程或弹性办公，互联网行业可能存在一定加班。
工作模式仅现场办公
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
使命价值匹配
70中等
携程业务服务于旅行用户，有社会价值，但JD未强调使命感。行业稳定增长。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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