携程
AI搜索算法工程师(MJ037423)
AI搜索算法工程师(MJ037423)
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机器学习工程
机器学习工程
Hive Sql
Pytorch
多目标优化
大模型
搜索排序
机器学习
深度学习
值不值得投
76综合评分
综合评分 76
头部OTA平台核心算法岗，技术前沿性强，业务数据丰富，WLB待确认。
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
5.0万
比机器学习工程中位数高
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 620 个在招 · 其中机器学习工程 2 个
市场机会
选择面较广
上海 · 机器学习工程 · 约 380 个在招
职位详情
关于这个职位
负责携程旅游业务场景的搜索排序算法优化，通过数据分析与挖掘提升点击率与转化率
主导技术方案设计并推动业务落地
持续跟进大模型等前沿技术
跨团队协作，全方位优化用户搜索体验
最低要求
年左右相关工作经验，计算机相关专业，研究生及以上学历优先
具备优秀的编码能力，扎实的数据结构和算法功底，有良好的数据敏感度，能从海量数据提炼核心结果，有丰富的数据分析、数据挖掘、效果评估的经验和能力
熟悉掌握机器学习和深度学习算法，对搜索排序领域有经验者优先，熟悉常用的算法模型，并在多目标优化、序列建模、多场景建模、生成式推荐等一个或多个方向有深入研究
熟悉一种或多种编程语言Python/Java等，熟悉一种或多种主流的分布式深度学习计算框架Tensorflow/PyTorch等，熟悉Hadoop、Spark等分布式并行处理技术，熟练掌握Hive SQL语言，具备良好的代码开发能力
具备一定的业务敏感度，创新精神和理论与实践相结合的能力，具有主动思考和学习的动力，乐于与业务共同成长
具备出色的问题分析和解决能力，具有团队合作意识，对具有挑战性的问题充满激情
积极拥抱大模型等创新技术
工作职责
负责携程旅游业务场景搜索排序端到端迭代优化，优化用户搜索体验，提升点击率、转化率等核心指标
深入理解搜索流量分发场景的业务模式，通过数据分析和挖掘，进行搜索排序全链路算法的优化迭代
具备独立负责项目的能力，能够主导制定某个业务场景的技术方案并有效落地
对业务和技术变化有深入洞察，持续关注包括大模型在内的技术前沿进展和落地应用
具备跨团队沟通协作能力，与其他团队密切合作，为用户提供卓越的旅行产品
优先资格
研究生及以上学历优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 依托头部OTA平台海量真实业务数据与技术场景
- 接触大模型等前沿技术，技术成长空间大
- 平台稳定，行业资源与职业背书强
- 搜索排序竞争激烈，需持续应对高并发与低延迟要求
- 技术栈更新快，需保持高强度学习
- 适合具备扎实算法功底、热爱数据驱动决策，且希望在成熟互联网平台深耕搜索/AI方向的工程师
缺点 / 挑战
- 业务指标压力大，需平衡算法效果与商业变现
角色解读
- 可向资深算法专家或技术架构师方向发展
- 逐步承担更大规模业务线或跨部门技术规划职责
- 探索AIGC与大模型在垂直领域的深度商业化应用
- 负责旅游业务搜索排序算法的全链路优化与迭代
- 基于海量用户行为数据进行特征工程与模型训练
- 主导技术方案设计并推动业务场景落地
- 跟踪大模型等前沿技术在搜索场景的融合应用
- 扎实的算法与数据结构基础，精通Python/Java及主流深度学习框架
- 熟悉搜索排序、多目标优化及序列建模技术
- 具备强数据分析、效果评估与业务洞察力
- 良好的跨团队协作与项目推进能力
申请策略
- 提前了解携程核心业务线与搜索流量分发逻辑
- 准备1-2个完整的项目案例，重点说明业务痛点、技术方案与最终收益
- 突出搜索排序/推荐系统相关项目经验，量化CTR/CVR提升效果
- 详细列出掌握的算法模型、框架及大数据处理工具
- 强调跨团队协作与独立负责项目的经历
- 深入研读大模型在搜索召回/排序中的应用论文
- 强化多目标优化与序列建模实战能力
- 提升SQL与分布式计算调优技巧
面试指南
- 使用STAR法则描述项目背景、任务、行动与结果
- 结合A/B测试与归因分析验证算法效果
- 根据业务阶段选择离线评估与在线实验指标进行汇报
- 请介绍一个你主导的搜索排序优化项目，如何定义指标并提升效果？
- 面对多目标优化（如点击率vs转化率），你的权衡策略是什么？
- 大模型在传统搜索排序中有哪些潜在应用场景与挑战？
- 复习经典排序模型（如DIN、MMOE、Transformer）原理与演进
- 准备大数据处理与模型部署的实战细节
职位点评
薪资福利80
成长发展85
工作生活60
使命价值70
薪资福利
80较高
携程作为上市互联网企业，薪酬福利体系完善，薪资水平在上海同类岗位中具备较强竞争力。
薪资信号未披露（AI估算：3.5千–6.5万/月）
成长发展
85较高
岗位明确提及跟进大模型等前沿技术，并提供复杂业务场景下的算法迭代机会，技术成长路径清晰。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈大模型、深度学习、多目标优化、序列建模
业务类型profit_center
工作生活
60中等
JD未明确提及弹性工作制或加班政策，互联网大厂算法岗通常面临一定的项目交付压力，但具体WLB需以实际团队为准。
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
致力于优化全球旅行者搜索体验，提升出行效率，具有一定的社会服务价值与行业影响力。
行业发展稳定成熟行业
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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