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算法工程师-搜索推荐
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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推荐系统
推荐系统
Pytorch
Rag
多模态
大语言模型 (Llm)
深度学习
值不值得投
76综合评分
综合评分 76
前沿技术驱动、高薪潜力大、技术挑战高、WLB待考量的核心算法岗
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
与推荐系统中位数基本持平
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 · 其中推荐系统 36 个
市场机会
选择适中
杭州 · 推荐系统 · 45 个在招
职位详情
关于这个职位
负责核心内容场景的搜索与推荐算法研发，包括个性化推荐、内容分发及多模态理解
重点探索LLM、Agent及RAG技术在搜推领域的应用，通过SFT、RLHF等手段优化用户意图理解与内容承接能力，打造业界一流的算法体系
最低要求
熟练掌握Java/C++/Python中至少一门语言
熟悉TensorFlow或PyTorch至少一种机器学习常用框架
逻辑思维清晰，学习能力强，对新事物保有好奇心，能快速适应新环境
具备良好的沟通能力和团队协同能力，能与他人合作完成目标
遇事沉稳，心理素质过硬，有担当、有韧性，表达能力强
工作职责
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
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
建设包括AGENT、RAG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
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
探索大语言模型（LLM）、多模态大模型、Agent及RAG技术在搜推领域的应用，利用SFT微调、强化学习（RLHF/DPO）、提示词工程等手段，提升对用户意图的深度理解及内容承接能力
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
- 依托阿里平台，拥有海量数据资源和顶尖的技术团队支持
- 薪资福利具有市场竞争力，职业发展路径清晰
- 技术迭代极快，需要持续高强度学习新技术（如LLM、Agent）
- 大厂内部竞争激烈，对产出和业务影响力要求极高
- 工作节奏较快，需具备较强的抗压能力和韧性
- 适合对AI前沿技术充满热情、具备扎实算法基础和强大学习能力、能承受高压环境的求职者
缺点 / 挑战
- 处于AI前沿技术（LLM+搜推）的风口，技术挑战性与成长空间大
角色解读
- 向资深算法专家方向发展，成为搜推或大模型应用领域的技术带头人
- 转向算法管理岗位，带领团队攻克更复杂的业务难题
- 在AI前沿技术领域（如Agent、多模态）积累深厚经验，具备行业影响力
- 负责搜索推荐系统的核心算法设计与优化，涵盖召回、排序等多个环节
- 探索并落地LLM、Agent、RAG等前沿技术在搜推场景中的应用
- 处理多模态内容理解，提升内容分发的效率与用户体验
- 扎实的编程基础（Java/C++/Python）及机器学习框架使用能力
- 深入理解推荐系统架构及大模型微调（SFT/RLHF）技术
- 优秀的逻辑思维能力、抗压能力及团队协作沟通能力
申请策略
- 关注阿里最新的技术博客和论文，了解其技术栈偏好
- 准备详细的项目案例，重点阐述技术难点及解决方案
- 展现良好的沟通能力和团队协作精神，符合阿里价值观
- 突出在推荐系统、搜索引擎或大模型应用方面的具体项目经验
- 强调在顶级会议发表论文或获得高含金量竞赛奖项的经历
- 展示对LLM、RAG、Agent等新技术的理解及落地实践案例
- 深入掌握Transformer架构及其变体，熟悉主流大模型微调方法
- 强化对推荐系统全流程（召回-粗排-精排-重排）的理解
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）结构化回答项目经历
- 结合理论原理与实际业务场景，阐述技术选型的理由及效果
- 突出个人在团队中的独特贡献及解决复杂问题的能力
- 请详细介绍你参与过的推荐系统项目，你在其中承担的角色及贡献？
- 你是如何理解和使用LLM进行搜推优化的？有哪些具体的应用场景？
- 请解释一下RAG技术的原理及其在推荐系统中的潜在应用价值
- 面对大规模数据和高并发请求，如何进行算法的性能优化？
- 请分享一个你通过技术手段显著提升业务指标的案例
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
作为已上市的巨头企业，提供具有市场竞争力的薪酬福利，但JD未明确具体薪资范围。
薪资信号未披露（AI估算：3.0千–6.0万/月）
成长发展
95较高
职位涉及LLM、Agent、RAG等前沿技术，技术栈领先，且公司有完善的培养机制，极大满足发展性动机。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、Agent、RAG、SFT、RLHF、DPO、多模态、TensorFlow、PyTorch
业务类型profit_center
工作生活
40较低
互联网大厂通常工作强度较大，JD未提及弹性工作或WLB相关福利，推测工作与生活平衡压力较大。
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
通过优化内容分发和理解，提升用户体验，具有一定的社会价值，但主要服务于商业目的。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度开拓性创新（行业首创）
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