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资深搜索算法工程师
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发布于 3 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
Ai编程工具
信息检索
向量检索
多模态理解
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
前沿技术驱动、高成长潜力、工作强度较大的资深算法岗位
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
5.3万
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 910 个在招
市场机会
选择适中
上海 · AI算法 · 46 个在招
职位详情
关于这个职位
负责B站搜索核心算法的设计、迭代与上线，重点优化精排模型及召回粗排体系
需结合LLM等前沿技术探索端到端检索排序，构建数据评测闭环，提升复杂意图下的排序质量与长尾查询体验
最低要求
计算机等相关专业本科及以上学历，具备3–8年搜索、推荐等机器学习相关经验
具备扎实的机器学习、深度学习与信息检索基础，在精排或召回与粗排方向有深入积累和线上落地经验
熟练使用Python、C++等至少一门语言，熟悉常用的训练框架和数据处理工具
具备较强的数据分析和实验能力，能够从用户体验与业务目标出发拆解问题，并通过离线评测和在线实验持续优化
熟练使用Claude Code、Codex、DSH、Kimi Code或同类AI编程工具，能够将其稳定应用于研发与质量验证，并能分享实际提效成果
持续跟进搜索算法与大模型领域进展，具备快速学习、技术判断和跨团队协作能力
工作职责
负责B站搜索核心算法的设计、迭代与上线，推动算法方案稳定落地并持续优化线上效果
精排方向：迭代个性化与多目标排序模型，探索用户行为序列建模、模型架构优化和Scale Up，提升复杂意图下的排序质量和个性化效果
召回与粗排方向：迭代多路召回与粗排模型，探索稀疏/稠密检索、多向量表征和蒸馏等技术，让更多搜索需求得到有效满足，提升长尾查询的搜索体验
共同建设搜索特征与表征体系，提升Query理解与视频多模态内容理解能力，并利用社区互动信号完善用户与内容表征
共同探索搜索基础模型、LLM Ranking和端到端检索排序等前沿方向，验证并上线具有实际业务收益的新方法
可结合业务需求进一步探索端到端生成式检索
建设数据与评测闭环，利用大模型提升样本构建、问题分析和实验评估效率，加快算法迭代
优先资格
有大规模搜索排序、搜索基础模型或端到端检索排序落地经验
在多模态内容理解、用户建模或向量检索等方向有深入实践
在SIGIR、KDD、NeurIPS等相关会议发表过成果，或有高质量开源实践和明确业务收益
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 接触行业最前沿的搜索技术与LLM应用场景，技术成长空间大
- 依托B站海量用户数据，算法落地效果显著且反馈迅速
- 团队重视技术创新，鼓励探索性研究
- 对算法深度与广度要求极高，需同时兼顾精排与召回等多环节
- 前沿技术探索存在不确定性，需平衡创新与业务收益
- 高强度竞争环境下需保持持续学习能力
- 适合追求技术极致、对搜索与大模型交叉领域有浓厚兴趣的中高级算法工程师
- 具备较强自驱力与问题解决能力的求职者
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 可向搜索算法专家、技术负责人方向发展，深耕推荐系统与大模型结合的前沿领域
- 也可转向更广泛的AI应用架构设计或技术管理岗位
- 负责B站搜索核心算法的全链路优化，包括精排模型迭代与召回粗排体系升级
- 探索LLM Ranking、端到端检索等前沿技术在搜索场景的落地应用
- 构建基于大模型的数据评测闭环，提升算法迭代效率
- 扎实的机器学习、深度学习与信息检索理论基础
- 精通Python/C++及主流训练框架
- 熟练掌握AI辅助编程工具（如Claude Code等）以提升研发效能
- 具备处理多模态内容与复杂用户意图的能力
申请策略
- 准备详细的过往项目案例，重点说明技术选型、难点突破及最终业务收益
- 关注B站搜索产品的最新变化，思考可能的优化方向
- 突出搜索/推荐系统的线上落地经验，特别是精排或召回方向的优化成果
- 强调使用AI编程工具提升效率的具体案例与数据
- 展示在顶会发表论文或高质量开源项目的经历
- 深入学习大模型在搜索场景的应用（如LLM Ranking、RAG）
- 强化多模态内容理解与向量检索技术
- 提升实验设计与数据分析能力，确保算法迭代的科学性
面试指南
- 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）描述项目经历，量化业务收益
- 针对技术问题，先阐述基本原理，再结合具体场景分析优劣，最后给出自己的见解或解决方案
- 请详细介绍你过去负责的搜索/推荐算法项目，以及你在其中的具体贡献
- 如何设计一个有效的A/B测试来评估新排序模型的效果？
- 谈谈你对LLM在搜索场景中应用的理解，有哪些潜在挑战？
- 如何利用多模态信息提升Query理解与内容匹配精度？
- 请举例说明你如何使用AI编程工具提升研发效率
- 复习机器学习、深度学习及信息检索的核心知识点
职位点评
薪资福利85
成长发展92
工作生活45
使命价值70
薪资福利
85较高
作为已上市的大型互联网公司，提供具有市场竞争力的薪酬福利，符合资深技术人才的价值定位。
薪资信号未披露（AI估算：3.5千–7.0万/月）
成长发展
92较高
职位明确要求探索LLM Ranking、端到端检索等前沿方向，并提供大量技术成长与创新机会。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM Ranking、端到端检索排序、多模态内容理解、向量检索、大模型、Python、C++
业务类型profit_center
工作生活
45较低
互联网大厂核心算法岗位通常工作节奏较快，JD未提及弹性工作或WLB相关福利，推测工作强度较高。
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
70中等
通过优化搜索体验提升用户满意度，间接促进平台生态发展，具有一定的社会价值与行业影响力。
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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