荣耀
搜索算法专家
搜索算法专家
发布于 11 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公算法优化工程师
算法优化工程师
Nlp
Pytorch
Tensorflow
信息检索
多模态学习
大语言模型
搜索算法
算法优化
值不值得投
75综合评分
综合评分 75
前沿技术栈、高成长性岗位，薪资有竞争力但WLB未知
从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
3.3万
比算法优化工程师中位数高
发布情况
新岗位 · 昨天发布
市场机会
选择适中
深圳 · 算法优化工程师 · 49 个在招
职位详情
关于这个职位
负责荣耀核心产品（如应用市场、游戏、浏览器等）搜索算法的优化与创新，利用生成式大模型和多模态技术重构查询理解体系，优化全链路检索与排序算法，旨在改善亿级用户的搜索体验
这是一个需要深厚算法功底和前沿技术落地经验的专家级岗位
最低要求
硕士及以上学历（优秀者可放宽至本科），计算机、电子信息、数学或统计学等相关专业，具备扎实的数理统计与算法功底
在搜索（Information Retrieval）、推荐系统、效果广告（CTR/CVR 预估）、大语言模型（LLM/VLM）、NLP、多模态学习等至少一个领域有 3 年以上深入研究与大规模工业级落地经验
熟练掌握 PyTorch / TensorFlow，有大模型在搜广推领域的实际落地经验
具备良好的问题抽象和分析能力，工作积极主动，善于融入团队和协作
保有技术热情，能主动推进复杂问题的解决
工作职责
负责下一代查询理解（QU）体系建设：依托最新生成式大模型（LLM）与多模态模型（VLM）技术，重构查询理解流水线
优化并落地深层多维度意图消歧、多语种命名实体识别（NER）、多模态槽位填充、核心词权重预估等底层算法能力
负责全链路检索与排序算法优化：负责搜索全链路（前置引导/SUG、Query纠错与改写、召回、多阶排序）的效果调优
探索并落地混合向量检索、生成式召回（GR）、大模型多模态表征（MMR）对齐检索、生成式重排等前沿技术
深度参与荣耀核心流量产品（应用市场、游戏、主题、阅读、浏览器等）的搜索算法建设，改善亿级用户的搜索体验
跟踪AI搜索等前沿技术趋势，助力业务发展与变革
优先资格
在国际顶级学术会议（如 SIGIR, KDD, NeurIPS, ACL, CVPR, CIKM 等）发表过论文，或在知名多模态、检索相关开源项目中有核心贡献（如 Sentence-Transformers, HuggingFace, vLLM 等）者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 技术前沿，直接应用大模型和多模态技术，技能积累价值高
- 影响亿级用户，产品成果可见性强，成就感高
- 荣耀作为知名品牌，提供大平台资源和行业曝光度
- 技术难度高，需要持续跟踪前沿研究并快速工程化落地
- 项目复杂，涉及全链路优化，对系统思维和协作能力要求高
- 适合有扎实搜索算法背景、热爱技术创新、并渴望在大规模系统中实践前沿AI技术的求职者
缺点 / 挑战
- 可能面临高强度的工作节奏，需应对快速迭代和效果压力
角色解读
- 成为搜索与推荐领域的技术专家，主导大型算法项目
- 晋升为技术负责人或算法架构师，带领团队探索前沿方向
- 转向AI产品或战略角色，结合技术推动业务创新
- 设计和优化基于大模型的查询理解算法，提升搜索意图识别精度
- 负责搜索全链路的算法调优，包括召回、排序和生成式检索等环节
- 将前沿AI技术（如多模态、生成式召回）落地到荣耀核心产品，改善用户体验
- 扎实的搜索算法和信息检索知识，熟悉工业级系统优化
- 大语言模型或多模态模型的实际应用经验，掌握PyTorch/TensorFlow框架
- 优秀的数据分析和问题抽象能力，能独立推进复杂技术问题
申请策略
- 研究荣耀核心产品（如应用市场、浏览器）的搜索功能，准备针对性优化思路
- 面试前复习搜索算法基础（如排序模型、召回策略）和前沿趋势
- 突出3年以上搜索、推荐或NLP领域的工业级项目经验，特别是大模型落地案例
- 展示在顶级会议的论文或核心开源贡献，体现技术深度
- 强调使用PyTorch/TensorFlow进行算法优化的具体成果
- 深入学习生成式AI技术，如LLM、VLM在检索中的应用
- 关注多模态学习和向量检索的最新进展，补充相关实践经验
面试指南
- 结合具体项目经验，描述问题背景、技术选型、实施步骤和效果提升
- 从算法原理出发，解释技术方案的合理性和创新点
- 分析业务目标与技术约束，展示系统思维和权衡决策
- 如何利用大语言模型改进搜索查询理解？请举例说明
- 在搜索全链路中，如何平衡召回率和排序效率？
- 请描述一个多模态检索的落地案例及挑战
- 你对生成式搜索（如GR）的未来趋势有什么看法？
- 如何评估和优化搜索算法的效果？
职位点评
薪资福利75
成长发展90
工作生活50
使命价值80
薪资福利
75中等
职位要求高级技能，市场薪资水平较高，但JD未披露具体薪酬和福利，补偿性动机满足程度较好但信息有限。
薪资信号未披露（AI估算：2.5千–4万/月）
成长发展
90较高
岗位聚焦前沿技术如大模型和多模态，提供深入工业级落地机会，技能成长空间大，但JD未明确提及培训或晋升路径。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、VLM、PyTorch、TensorFlow、多模态学习
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
JD未提及办公模式、工作时间或WLB相关信息，无法判断生活化动机的满足程度。
工作模式未明确
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
80较高
岗位致力于改善亿级用户体验和推动AI技术变革，具有正向影响力，且处于高速增长的AI搜索赛道。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
Watch Jobs