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算法工程师-搜索推荐
算法工程师-搜索推荐
发布于 大约 3 小时前普通员工/个人贡献者
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其它
全职员工
仅现场办公
本科
机器学习工程
Llm
Pytorch
Tensorflow
召回排序
多模态
推荐系统
深度学习
AI 估算 · 25k–45k
大厂核心算法岗，技术壁垒高，市场竞争充分，薪资竞争力强。
职位详情
关于这个职位
该职位负责阿里巴巴核心搜索推荐场景的算法设计与优化，涉及个性化推荐、内容理解、LLM与多模态模型应用等前沿技术
你将与顶尖团队合作，参与召回、排序、混排等全链路算法建设，直接提升亿级用户的产品体验
适合深度学习基础扎实、对推荐系统有热情的技术人才
最低要求
本科及以上学历，计算机等相关专业
熟练掌握Java/C++/Python中至少一门语言，熟悉tensorflow或者pytorch至少一种机器学习常用框架
了解深度学习、LLM大模型的基本原理和应用场景，掌握深度学习与LLM的开发，包括但不局限与深度模型优化、提示词工程、检索增强、SFT微调和蒸馏等
逻辑思维清晰，学习能力强，对新事物保有好奇心，并能快速适应新环境
良好的沟通能力和团队协同能力
能与他人合作，共同完成目标
遇事沉稳，不急不躁，心理素质过硬，有担当、有韧性，表达能力强
工作职责
在这里，你将有机会参与并负责核心内容场景的各类算法，包括个性化推荐系统、内容生态构建、内容理解等核心算法能力
在这里，你将有机会深度参与内容分发算法设计，提升流量匹配的效率和用户粘性
在这里，你将有机会参与建设包括召回、粗排、精排、重排、混排等推荐算法，打造集团和业界一流的内容算法
在这里，你将有机会深度参与LLM和多模态大模型在搜推领域的应用，在丰富的用户产品中，探索AI技术在电商领域最前沿的应用
在这里，你将有机会参与设计多模态内容理解和推荐分发系统，推动解决内容的一致性和标准化问题
优先资格
有相关推荐系统、机器学习、计算机视觉、数据挖掘等相关领域研究及实践经验优先
有相关顶级会议论文发表者、大模型微调和应用经验者优先
有相关竞赛经验并获奖者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 集团资源丰富，可接触前沿AI技术（LLM、多模态）
- 团队优秀，有专业培训和指导，成长空间大
- 工作强度大，项目节奏快，需较强抗压能力
- 技术迭代迅速，需要持续学习新知识
- 适合对搜索推荐有浓厚兴趣、技术扎实、抗压能力强、追求技术成长的算法人才
缺点 / 挑战
- 参与亿级用户场景，技术挑战高，成就感强
- 算法效果压力大，对模型创新和优化要求高
角色解读
- 从算法工程师向技术专家或架构师方向发展，深耕推荐与AI领域
- 可转向资深推荐算法专家、数据科学家或AI产品经理
- 在阿里内部有清晰的P序列晋升通道，支持跨团队轮岗
- 参与个性化推荐系统核心算法设计与开发，负责召回、排序、混排等全链路优化
- 应用LLM和多模态大模型提升搜索推荐的准确性与用户体验
- 建设内容理解与分发算法，推动流量匹配效率与用户粘性提升
- 精通机器学习/深度学习，熟练使用TensorFlow或PyTorch框架
- 掌握Java/C++/Python至少一门语言，具备工程落地能力
- 了解LLM基本原理，有提示词工程、微调或RAG实战经验
申请策略
- 深入了解阿里电商场景，思考推荐算法如何提升业务指标
- 准备1-2个完整的技术案例，用STAR法则清晰阐述
- 突出推荐系统相关的项目经验，尤其是召回、排序或内容理解方向
- 强调竞赛获奖、论文发表或LLM微调实战案例
- 展示算法工程化能力，如大规模数据处理或模型部署经验
- 加强LLM和多模态模型的应用理解，如RAG、SFT、视觉-语言模型
- 熟悉阿里系技术栈（如PAI、MaxCompute）或分布式训练框架
面试指南
- 使用STAR法则（情境-任务-行动-结果）结构化回答
- 先明确问题本质，再给出方案，最后量化结果
- 遇到不确定的问题，可主动沟通假设条件并展示分析思路
- 如何设计一个召回策略？请结合具体场景说明
- 讲讲你使用LLM优化推荐效果的思路或失败案例
- 如何处理冷启动用户或商品？
- 如何验证排序模型的线上效果？
- 描述一次跨团队协作解决技术问题的经历
职位点评
74
综合评分
大厂核心算法岗，前沿技术栈，高薪资高成长，但工作强度大。
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。
更适合这类人
适合追求技术成长和高薪资回报、能接受高强度工作的求职者。
表现最好
薪资福利
相对薄弱
工作生活
薪资福利90
成长发展85
工作生活40
使命价值60
薪资福利
90较高
阿里巴巴作为互联网大厂，提供具有竞争力的薪资和福利，但JD未明确具体数值，薪酬信号为未披露。
薪资信号未披露（AI估算：25K-45K/月）
成长发展
85较高
职位涉及LLM、多模态等前沿技术，提供专业培训和指导，成长空间大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈深度学习、LLM、多模态、推荐系统、TensorFlow、PyTorch
成长机会专业培训、指导、成长
业务类型profit_center
工作生活
40较低
大厂通常工作节奏快，JD未提及远程或弹性办公，工作地点为科技园，生活平衡可能一般。
工作模式仅现场办公
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
60中等
职位通过技术推动电商业务，社会价值中性，但行业稳定，技术引领性强。
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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