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千问事业部-高级搜索算法工程师/专家-北京/广州
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发布于 2 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公算法工程师
算法工程师
Learning To Rank
Nlp
向量检索
大模型 (Llm)
搜索算法
机器学习
深度学习
值不值得投
76综合评分
综合评分 76
顶尖大厂核心算法岗，技术前沿且薪酬优厚，但工作强度大，适合追求职业高速发展的技术极客。
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
5.5万
比算法工程师中位数高
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 4680 个在招
市场机会
选择适中
北京 · 算法工程师 · 18 个在招
职位详情
关于这个职位
加入阿里千问事业部搜索算法团队，负责核心搜索链路（召回、排序、语义理解）的算法研发
重点探索大模型（LLM）在搜索场景下的深度应用，如向量召回、精排优化及Query理解，通过前沿技术提升数亿用户的搜索与对话体验
最低要求
学历背景：计算机、数学、统计学或相关专业硕士及以上学历
具备2年以上搜索算法相关工作经验者优先
编程能力：具有扎实的编程基础和良好的代码习惯
熟练掌握 Python，精通 C++ 或 Java 中至少一门编译型语言
熟悉 Linux 开发环境
算法基础：深刻理解机器学习、深度学习基本原理
熟悉常用的搜索算法体系，包括但不限于：
召回侧：Term召回、向量召回（Vector Search）、多路召回融合、生成式召回
排序侧：Learning to Rank (LTR)、特征工程、多目标优化、精排/重排策略、生成式排序
理解侧：Query分析、语义匹配、相关性建模
综合素质：具备良好的沟通能力、团队合作意识及执行力
对数据敏感，拥有优秀的分析问题及解决问题的能力
工作职责
搜索核心链路优化：负责搜索召回、排序（精排/重排）及语义体系的算法研发与优化
通过特征工程、模型结构设计及多目标建模，持续提升搜索的相关性、内容丰富度及用户体验
大模型（LLM）落地与应用：深入探索大模型在搜索全链路的落地场景
包括但不限于利用LLM增强Query理解（NLU）、优化向量召回效果、构建基于大模型的排序模型（LTR），以及提升内容质量评估和相关性建模能力
前沿技术跟进与创新：跟踪业界在深度学习、大模型、自然语言处理（NLP/NLU）及搜索引擎领域的最新进展（SOTA），阅读并复现前沿论文，将其转化为实际的业务生产力，提升产品的商业价值和技术壁垒
数据驱动与问题分析：基于海量用户行为数据进行深度挖掘与分析，联动各子方向发现业务痛点，具备优秀的逻辑思维能力，能够独立分析并解决复杂的算法与工程问题
优先资格
大模型/NLP经验：对 LLM、NLP、NLU 有深入研究，有大模型微调、Prompt Engineering 或在搜索/推荐场景中落地大模型经验者优先
搜索全流程经验：熟悉搜索引擎整体架构，有完整的搜索召回、排序或Query理解项目实战经验
大规模系统经验：有分布式系统开发经验，或在高并发、低延迟场景下成功落地复杂算法模型的经验
有参与大型互联网搜索项目经验者优先
数据挖掘能力：有挖掘和分析海量用户行为数据的经验，能通过数据洞察驱动算法迭代，对搜索产品形态有深刻认知
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 聚焦大模型在搜索中的前沿应用，技术成长空间大
- 团队氛围专业，有助于积累高含金量的项目经验
- 大厂内部竞争激烈，对算法效果和业务指标要求极高
- 工作节奏快，需持续跟进SOTA技术并保持高强度输出
- 跨部门协作复杂，需具备较强的沟通和推动能力
- 适合追求技术深度、抗压能力强、对AI和搜索领域有浓厚兴趣的资深算法工程师
缺点 / 挑战
- 处于行业头部平台，接触海量数据和顶级技术挑战
角色解读
- 可向搜索算法专家、AI算法架构师方向发展，或转向大模型应用研究、搜索产品策略等复合型角色
- 负责千问APP搜索核心链路的算法设计与优化，包括召回、排序和语义理解模块
- 精通Python/C++/Java，深入理解机器学习/深度学习原理，熟悉搜索算法体系（LTR、向量检索等）
申请策略
- 准备详细的项目案例，重点阐述如何解决复杂的技术难题和业务痛点
- 了解阿里千问产品的现状和未来规划
- 突出搜索算法相关的项目经验，特别是涉及LLM落地、向量检索、LTR优化的具体成果
- 量化业务影响（如点击率提升、转化率增长等）
- 加强大模型微调、Prompt Engineering等新技术的学习
- 深化对分布式系统和大规模数据处理能力的掌握
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）描述项目经历
- 强调数据驱动决策的过程，以及如何平衡技术创新与业务稳定性
- 请介绍一个你主导的搜索算法优化项目，你是如何设计实验并评估效果的？
- 在大模型时代，你认为传统的搜索算法面临哪些挑战？如何应对？
- 请解释一下Learning to Rank的原理，以及在实践中如何优化它？
- 如何处理搜索中的长尾Query和冷启动问题？
- 复习机器学习/深度学习基础理论，熟悉最新的LLM技术在搜索中的应用案例
- 准备1-2个深入的技术难点攻克案例
职位点评
薪资福利85
成长发展95
工作生活40
使命价值70
薪资福利
85较高
作为已上市巨头企业的核心算法岗位，提供极具竞争力的薪酬福利和稳定的职业发展平台，满足度高。
薪资信号偏高 (4.0千–7.0万/月)
成长发展
95较高
岗位聚焦大模型在搜索场景的前沿应用，技术栈先进，能接触到海量数据和顶级算法挑战，个人成长空间极大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、NLP、NLU、Vector Search、Learning to Rank、Python、C++、Java
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，虽未明确提及加班文化，但高压和高绩效导向是常态，WLB相对受限。
工作模式未明确
办公地点市区核心地段
加班情况JD含高强度暗示词
使命价值
70中等
通过提升数亿用户的搜索和对话体验，直接服务于广大用户，具有一定的社会价值和行业影响力。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度积极采用新技术
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