千问事业部-MOS 实验室-搜索算法专家-北京/杭州

优缺点分析

角色解读

• 技术路线：在AI搜索与RAG领域成为技术权威，推动行业技术标准或范式变革
• 架构路线：负责更复杂的搜索系统架构设计，或向AI平台架构师方向发展
• 产品技术结合：深入理解业务，主导AI搜索产品的技术战略与创新落地
• 负责设计与研发基于大模型的新一代AI搜索引擎，核心是RAG技术链路
• 针对垂直行业场景，利用LLM解决知识抽取与语义理解难题，实现深度搜索
• 将搜索技术与Agent框架结合，重构搜索流程以提升全链路自动化效率与效果
• 精通搜索系统全链路技术，包括索引、召回、排序和检索增强生成（RAG）
• 具备扎实的大语言模型（LLM）应用与算法开发能力，熟悉PyTorch/TensorFlow
• 拥有信息检索、NLP或大规模预训练模型领域的实战项目经验与深入研究

申请策略

• 面试前深入研究千问大模型的能力边界及其在搜索场景的潜在应用
• 准备一个如何用大模型技术解决传统搜索痛点的完整思考或案例
• 突出在大规模搜索系统、RAG架构或相关NLP/LLM项目中的核心贡献与技术成果
• 详细描述处理过的技术挑战（如语义对齐、召回优化、排序模型等）及量化收益
• 展示对信息检索前沿（如生成式检索）或大模型应用技术的理解与实践
• 深入研读RAG相关前沿论文与开源项目，掌握主流实现范式与优化方向
• 实践Agent框架与工具链，理解其与搜索技术结合提升效率的具体路径
• 加强对特定垂直领域（如电商、知识）搜索场景的理解，思考技术落地方案

面试指南

• 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）结构化描述项目经历，突出技术深度和业务价值
• 回答开放性问题时，先表明核心观点，再从技术原理、工程落地、业务效果多维度展开论述
• 结合对该岗位和团队的理解（AI原生、主动服务），在回答中展现对技术趋势和产品形态的思考
• 请介绍一个你主导的搜索或RAG系统项目，重点说明其中的核心技术挑战和你的解决方案
• 你认为将大语言模型与传统搜索系统深度结合，最大的技术瓶颈和机会点在哪里？
• 如何评估一个生成式搜索系统的优劣？除了传统的准确率/召回率，还需要关注哪些新指标？
• 如果让你为垂直领域（例如法律、医疗）构建一个RAG系统，你会如何设计知识抽取和检索的架构？
• 请描述一个你对搜索技术未来发展的预判或一个你想探索的创新方向