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千问事业部-AI搜索算法专家-杭州/北京
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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
医疗Ai
多模态
大模型 (Llm)
搜索算法
机器学习
值不值得投
82综合评分
综合评分 82
前沿大模型技术、高薪稳定、社会价值高，但工作强度可能较大
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
8.0万
比AI算法中位数高
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 4960 个在招 · 其中AI算法 70 个
市场机会
选择面较广
杭州 · AI算法 · 80 个在招
职位详情
关于这个职位
负责医疗垂直领域搜索核心算法体系的迭代升级，主导大模型排序、多模态召回及语义理解等关键技术突破
通过RAG、知识蒸馏等技术重构搜索策略，系统性解决医疗场景下的幻觉问题，打造极致精准的搜索体验
最低要求
学历与专业背景：数据挖掘、机器学习、模式识别、信息检索等相关专业硕士/博士学历，或具备同等水平的行业经验
技术栈与工程能力：精通Linux开发环境，熟练掌握C++、Python，具备扎实的数据结构与算法功底，有大规模分布式系统开发经验者优先
前沿技术视野：深入理解深度学习、大模型训练等AI前沿技术，对搜索排序领域的学术进展与工业实践有深刻洞察与前瞻性思考
业务抽象与极致追求：具备从复杂业务场景中抽象算法问题的能力，能够主导算法选型、优化与效果迭代，对技术效果与用户体验有极致追求，具备极强的自我驱动力
工作职责
大模型驱动的搜索架构革新：主导医疗搜索核心算法体系的迭代升级，聚焦大模型排序、多模态召回、语义理解等关键技术突破，构建下一代医疗垂直领域搜索范式
大模型深度应用与优化：探索大模型在医疗搜索场景的落地路径，通过模型微调、知识蒸馏、检索增强生成（RAG）等技术，重构相关性计算、召回策略与排序模型，实现搜索效果的质的飞跃
多模态数据深度挖掘与模型创新：基于全网文本、图片、视频等多模态数据及超大规模用户行为日志，结合前沿学术成果，设计并落地统计学习与深度学习模型，打造极致精准的医疗搜索体验
用户行为深度洞察与痛点解决：运用在线学习、因果推断等先进方法，构建用户意图理解与行为预测体系，系统性解决医疗搜索场景下的核心痛点，提升用户满意度与信任度
负责RAG大模型生成，做好答案与来源的对齐与可追溯，系统性抑制医疗场景下的幻觉与事实性错误，建设医疗大模型后训练体系，包括高质量数据构造、指令微调、偏好优化（DPO / RL）、Reward Model 和线上反馈闭环，提升模型在真实医疗任务中的效果与泛化能力
优先资格
）具备搜索引擎架构设计、分布式系统、推荐系统研发经验
）在大模型、机器学习、数据挖掘、自然语言理解等领域有深入研究及大型项目落地经验
）具备医疗领域相关知识背景或项目经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 依托阿里平台，拥有海量数据和算力资源支持
- 医疗垂直领域具有极高的社会价值和商业潜力
- 需要同时兼顾算法创新与工程落地，对综合能力要求极高
- 竞争激烈，需保持持续的学习和创新动力
- 适合在大模型、搜索算法领域有深厚积累，对医疗AI充满热情，追求技术极致的资深工程师或研究员
缺点 / 挑战
- 接触业界最前沿的大模型与搜索技术，技术挑战性强，成长空间巨大
- 医疗搜索对准确性和安全性要求极高，需系统性解决幻觉问题，压力较大
角色解读
- 成为AI搜索领域的顶尖技术专家，引领医疗垂直大模型搜索的技术方向
- 可向首席科学家或技术总监方向发展，主导更广泛的AI战略落地
- 主导医疗垂直领域搜索算法的研发，重点攻克大模型排序、多模态召回及语义理解难题
- 利用RAG、知识蒸馏等技术优化搜索结果的相关性与准确性
- 构建医疗大模型后训练体系，解决幻觉问题，提升用户体验
- 精通C++/Python及Linux开发环境，具备扎实的算法与数据结构基础
- 深入理解大模型训练、微调（SFT/DPO/RL）及RAG技术
- 拥有搜索引擎架构设计及大规模分布式系统开发经验
申请策略
- 准备详细的项目案例，重点阐述如何解决复杂业务场景中的算法难题
- 了解阿里通义实验室的最新研究成果，展现对技术的深刻理解
- 突出在大模型训练、微调及RAG方面的具体项目经验和成果
- 展示在搜索引擎架构设计、多模态处理及大规模分布式系统中的实战经验
- 强调在医疗垂直领域的知识背景或相关项目经历
- 深入研究大模型最新进展，如LoRA、QLoRA等高效微调技术
- 加强因果推断、在线学习等在搜索排序中的应用理解
- 提升代码工程能力，确保算法的高效落地
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）清晰阐述项目背景、个人角色、具体行动及量化成果
- 针对技术问题，先给出理论框架，再结合实际案例进行深入分析
- 请详细介绍你在大模型微调或RAG方面的实践经验及遇到的挑战
- 如何系统性解决医疗搜索场景下的幻觉问题？
- 请描述你设计过的最复杂的搜索引擎架构及其优化思路
- 在多模态数据融合方面，你有什么独特的见解或实践经验？
- 复习大模型核心原理及最新论文，特别是关于对齐、幻觉抑制等方面的研究
- 梳理过往项目中与搜索、推荐、NLP相关的核心算法逻辑
职位点评
薪资福利85
成长发展95
工作生活60
使命价值80
薪资福利
85较高
作为已上市巨头企业的资深专家岗，薪资水平处于市场高位，福利体系完善，稳定性高。
薪资信号偏高 (6.0千–10.0万/月)
成长发展
95较高
岗位涉及大模型、RAG、多模态等前沿技术，技术栈领先，成长空间巨大，符合发展性动机的高分特征。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈大模型、RAG、多模态、C++、Python、机器学习、DPO、RL
业务类型profit_center
工作生活
60中等
互联网大厂通常工作节奏较快，虽未明确提及加班情况，但专家岗往往承担核心攻坚任务，WLB可能面临一定挑战。
工作模式未明确
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
80较高
致力于改善医疗搜索体验，解决患者痛点，具有显著的社会价值和正向影响力，满足意义感动机。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度开拓性创新（行业首创）
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