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携程
搜索算法工程师(MJ035646)
立即应聘

搜索算法工程师(MJ035646)

发布于 大约 15 小时前

普通员工/个人贡献者

上海市
中级经验
全职员工
仅现场办公
本科
研究与开发 (研发)
NLP
PyTorch
RAG
TensorFlow
LLM
大语言模型
query理解
Search Agent

AI 估算 · 25k–45k

上海大厂搜索算法岗,2年以上经验,结合市场行情,月薪25-45K,中位数35K,含年终奖14薪。

职位详情

关于这个职位

该职位负责携程AI搜索场景下的Query理解与意图分析算法研发,涉及分词、实体识别、Query改写、语义匹配等核心NLP任务

你将参与构建搜索智能体的语义理解能力,并探索大语言模型、RAG等前沿技术在搜索中的应用
适合有NLP/搜索/大模型经验、热爱技术创新的算法工程师

最低要求

计算机科学、自然语言处理、人工智能、数学或相关专业本科及以上学历

年以上算法相关工作经验,有搜索、推荐、NLP 或大模型相关项目经验者优先
熟练掌握 Python / C++ / Java 至少一种编程语言,具备良好的编码能力
深入理解 NLP 基础理论与常见算法,有以下任一方向经验者优先:
Query 理解(意图识别、Query 改写、语义解析)
文本匹配与语义检索
大语言模型微调与 Prompt Engineering
知识图谱与结构化信息抽取
对话系统与多轮交互理解
熟悉主流深度学习框架(PyTorch / TensorFlow),有大规模模型训练和推理优化经验
具备良好的问题分析能力和数据敏感度,能独立开展算法实验与效果评估

工作职责

负责 AI 搜索场景下的 Query 理解与意图分析算法研发,包括但不限于:分词、词性标注、命名实体识别、Query 改写、意图分类、语义匹配等

构建和维护搜索 Query 理解的核心模型与 pipeline,支撑搜索智能体(Search Agent)的语义理解能力
参与搜索相关性优化、多轮对话理解、知识问答等 NLP 相关算法的研发与落地
跟踪业界前沿技术(大语言模型、检索增强生成 RAG、Agent 框架等),探索在搜索场景中的应用
与工程团队协作,推动算法模型在生产环境的部署与性能优化

优先资格

有 AI Search / Search Agent / RAG 相关落地项目经验者优先考虑

AI 洞察

优缺点分析

优点

  • 岗位涉及大模型、RAG等前沿技术,紧跟AI发展浪潮,技能积累厚实
  • 上市大公司,薪资福利体系完善,职业稳定性高
  • 团队氛围技术导向,有机会参与顶级会议论文和专利申请
  • 涉及多团队协作,需要良好的沟通能力和工程落地意识
  • 技术栈更新快,需要不断学习大模型等新知识,保持竞争力

缺点 / 挑战

  • 携程是国内OTA龙头,搜索场景数据量大、业务价值高,技术挑战性强
  • 搜索算法对效果要求高,线上指标压力较大,需要持续迭代优化
  • 适合对NLP和搜索技术有浓厚兴趣、具备较强算法实现能力、乐于挑战前沿技术、希望在大型互联网平台成长的算法工程师

角色解读

  • 可向搜索算法专家方向深耕,成为Query理解或RAG领域的核心人才
  • 有机会转型为AI Search Agent架构师,主导搜索系统的智能化演进
  • 横向拓展到推荐、广告等算法领域,或晋升为技术Leader
  • 负责搜索Query理解,包括分词、实体识别、意图分类等,提升搜索精准度
  • 构建和优化搜索智能体的语义理解pipeline,支持多轮对话和知识问答
  • 跟踪大模型和RAG前沿技术,探索其在搜索场景中的落地应用
  • 与工程团队协作,将算法模型部署到生产环境并持续优化性能
  • 扎实的NLP基础,熟悉Query理解、语义匹配、文本检索等核心算法
  • 精通至少一门编程语言(Python/C++/Java),具备工程实现能力
  • 掌握深度学习框架(PyTorch/TensorFlow),有模型训练和推理优化经验
  • 了解大语言模型、RAG、Agent框架,有相关项目经验者优先

申请策略

  • 提前了解携程搜索业务,如酒店、机票、旅游产品搜索特点,思考优化点
  • 在简历中用量化指标(如准确率提升x%、召回率提升y%)展示成果
  • 突出NLP相关项目经验,尤其是Query理解、语义匹配或搜索排序的实际落地案例
  • 展示大模型或RAG项目的成果,包括模型微调、Prompt设计或Agent构建
  • 强调编程能力和工程化水平,如高性能C++或Python代码优化经验
  • 如有顶会论文或竞赛奖项,务必突出,体现技术深度
  • 系统学习大语言模型原理和微调技术,熟悉HuggingFace、LangChain等工具
  • 实践RAG技术栈,包括向量数据库、检索排序、生成融合等

面试指南

  • STAR法则:描述项目背景、任务、行动和结果,突出技术细节和量化指标
  • 从问题定义→数据准备→模型设计→实验验证→线上部署的完整路径
  • 对比不同方案的优缺点,展示技术选型思考
  • 请详细讲一个你负责的Query理解项目,包括问题定义、模型选型、效果评估
  • 如何设计一个Query改写模型?从数据构建到线上部署的全流程
  • 你对RAG的理解?如何解决检索噪声和生成错误的问题?
  • 大模型在搜索场景中可能有哪些应用?如何权衡效果和延迟?
  • 手撕代码:实现一个简单的语义匹配模型(如Sentence-BERT的推理)

职位点评

72
综合评分

携程搜索算法岗,前沿技术栈、成长空间大,薪资竞争力高,但WLB一般。

更适合这类人
最适合发展性动机强的求职者,看重技术成长和前沿项目,对WLB要求不高的候选人。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利80
成长发展90
工作生活50
使命价值70

薪资福利

80较高

携程上市大厂,薪资在市场中上水平,福利完善(五险一金、补充医疗等),但JD未明确薪资范围,需面议。

薪资信号面议 (25K-45K/月)

成长发展

90较高

岗位涉及大模型、RAG等前沿技术,研发属性强,团队技术驱动,成长空间大。JD明确提及跟踪前沿技术,鼓励探索创新。

技术前沿前沿/新兴技术
技术栈大语言模型、LLM、RAG、Agent、Query理解、语义匹配
业务类型profit_center

工作生活

50较低

JD未明确工作模式和弹性情况,推测为现场办公,互联网大厂节奏较快,WLB一般。

工作模式仅现场办公
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

OTA行业稳定增长,搜索优化直接提升用户体验和平台交易,社会价值中等。

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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