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阿里ATH-算法工程师-AI搜
阿里ATH-算法工程师-AI搜
发布于 1 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公AI算法
AI算法
Rag
向量检索
大规模数据处理
实验设计
搜索算法
数据工程
机器学习
值不值得投
75综合评分
综合评分 75
阿里核心搜索团队，前沿AI技术栈，高薪高成长，但工作强度可能较高
从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
4.5万
比AI算法中位数低
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 4960 个在招 · 其中AI算法 70 个
市场机会
选择面较广
北京 · AI算法 · 约 210 个在招
职位详情
关于这个职位
负责阿里搜索业务的大规模数据体系建设，涵盖网页获取、解析、去重及索引构建等核心环节
通过建立实验评测体系定位数据质量问题，并与在线链路协作优化搜索效果
同时支持大模型训练及内部业务需求，沉淀可复用的数据技术方案
最低要求
计算机科学、软件工程、人工智能、数学或相关专业硕士及以上学历
具备扎实的数据结构、算法和计算机系统基础
具备搜索业务大规模数据处理经验，熟悉网页解析、内容理解、质量评估、去重、索引构建中的一个或多个方向
具备良好的实验设计、效果评测和问题样本分析能力，能够以数据为依据定位问题，并持续优化系统效果与迭代效率
工作职责
负责大规模网页搜索数据体系建设，覆盖网页获取、内容解析、信息抽取、质量评估、去重和索引构建等关键环节，持续提升搜索数据的质量、覆盖范围和更新时效
建立搜索数据的实验与评测体系，通过指标设计、对照实验和问题样本分析，准确定位数据及索引质量问题
与搜索在线链路协作，打通数据生产、在线检索与模型效果之间的反馈链路，推动搜索效果持续优化
支持大模型训练、企业客户及集团内部业务的搜索需求，沉淀可复用的数据能力和技术方案
优先资格
对向量检索、搜索排序、检索增强生成及AI搜索有较全面的理解，具备良好的跨团队协作和沟通能力
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 团队聚焦前沿AI搜索与大模型结合，技术视野开阔
- 搜索业务竞争激烈，对数据质量和实时性要求极高，工作节奏快，需应对复杂的线上问题排查
- 具备扎实工程基础和算法功底，对海量数据处理感兴趣，抗压能力强且追求技术深度的求职者
缺点 / 挑战
- 接触阿里核心搜索流量，数据规模极大，技术挑战性强
角色解读
- 可向资深搜索算法专家、搜索架构师方向发展，或转向大模型数据工程、AI基础设施等高价值领域
- 构建和维护搜索后端的数据基础设施，包括网页抓取、清洗、去重和索引生成
- 扎实的计算机基础（数据结构/算法），精通大规模数据处理技术栈，熟悉搜索排序、向量检索及RAG技术
申请策略
- 准备具体的案例说明如何通过数据分析定位并解决搜索中的长尾问题或噪声数据问题
- 突出大规模数据处理项目经验，量化展示数据吞吐量、索引构建效率提升比例及搜索效果优化指标
- 深入理解向量数据库原理，掌握LangChain等RAG框架，强化C++/Java高性能编程能力
面试指南
- 采用STAR法则（情境-任务-行动-结果）描述项目经历，重点突出数据量级、技术选型理由、遇到的瓶颈及解决方案、最终带来的业务收益
- 请介绍一个你处理过的最复杂的大规模数据清洗或去重场景，你是如何保证效率和准确率的？
- 在搜索排序中，如何平衡召回率与准确率？向量检索与传统倒排索引如何结合？
- 当线上搜索效果出现波动时，你的排查思路和定位方法是什么？
- 如何看待RAG技术在搜索中的应用及其局限性？
- 复习《搜索引擎技术》相关经典论文，了解Elasticsearch/Lucene底层原理，准备关于数据质量评估指标的设计思路
职位点评
薪资福利85
成长发展90
工作生活40
使命价值70
薪资福利
85较高
阿里作为头部互联网大厂，提供具有市场竞争力的薪酬包（含股票期权），福利体系完善，符合高薪预期。
薪资信号未披露（AI估算：3.0千–6.0万/月）
成长发展
90较高
职位涉及AI搜索、大模型训练及向量检索等前沿技术，技术栈先进，成长空间巨大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI搜索、向量检索、RAG、大模型、搜索排序
业务类型profit_center
工作生活
40较低
互联网大厂核心研发岗位通常工作强度较大，虽可能有弹性工作制，但整体WLB一般。
工作模式未明确
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
70中等
通过优化搜索体验帮助用户更高效获取信息，并支持大模型技术发展，具有一定的行业影响力。
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
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