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蚂蚁集团-AI 搜索算法专家-健康事业群
蚂蚁集团-AI 搜索算法专家-健康事业群
发布于 大约 20 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公算法优化工程师
算法优化工程师
Ai搜索
Rag
信息检索
分布式训练
大语言模型
强化学习
搜索算法
机器学习
值不值得投
73综合评分
综合评分 73
技术前沿、成长空间大，但工作强度可能较高，适合技术驱动型人才。
从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
65K
比算法优化工程师中位数高
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 1100 个在招 · 其中算法优化工程师 3 个
市场机会
选择面较广
杭州 · 算法优化工程师 · 85 个在招
职位详情
关于这个职位
作为蚂蚁集团健康事业群的AI搜索算法专家，你将负责全网搜索核心能力建设，包括Query理解、召回、排序、多源融合等，并利用大模型和多模态模型提升内容理解与证据提取能力
同时探索Search Agent能力，建设大模型后训练体系，推动搜索从'找到网页'升级为'完成复杂信息获取任务'
该岗位深度结合传统搜索与前沿AI技术，适合对搜索和大模型有深入研究和实践经验的算法专家
最低要求
具备扎实的计算机、机器学习和算法基础，能够从问题本质出发分析和解决复杂问题，对搜索与大模型技术保持持续好奇
具备优秀的编程能力，熟练使用Python
具备C/C++、分布式训练或高性能推理经验者优先
在以下一个或多个方向具有较深入的研究或实践经验：搜索、信息检索、召回或排序
自然语言处理、大语言模型或内容理解
Agent、RAG、AI Search 或 Deep Research
大模型后训练、偏好优化、强化学习或 Reward Model
具备良好的数据分析和实验能力，能够完成数据建设、离线评测、线上实验和问题归因，并推动算法在真实业务中落地
具备良好的沟通协作和工程意识，能够与产品、工程及业务团队共同定义目标并推进交付
工作职责
负责全网搜索核心能力建设，包括 Query 理解、召回、排序、多源融合，以及相关性、权威性和时效性优化，持续提升复杂、长尾 Query 的搜索效果
利用大语言模型和多模态模型进行网页与内容理解，建设高质量文档筛选、结构化抽取、证据提取、来源判断和语义信息理解能力，为下游 Agent 提供可直接使用、可追溯的搜索结果
探索和建设 Search Agent 能力，包括问题拆解、搜索规划、多轮检索、工具调用、证据组织、冲突与信息缺口识别，以及任务停止条件判断
建设搜索与 Agent 场景的大模型后训练体系，包括高质量数据构造、指令微调、偏好优化、强化学习和线上反馈闭环，提升模型在真实搜索任务中的效果与泛化能力
建设 Web Search、AI Search、Search Agent 和 Deep Research 的评测体系，覆盖评测集构造、竞品对比、人工与模型评测、Hard Case 分析及线上实验，推动'评测—数据—训练—上线'的持续迭代
推动模型在大规模在线检索系统中落地，通过模型、推理和系统协同优化，持续改善效果、延迟、成本和稳定性
优先资格
有搜索引擎、AI Search、RAG、Search Agent 或 Deep Research 系统建设经验
有大模型训练、后训练、推理优化或数据闭环建设经验
在 SIGIR、WWW、WSDM、KDD、ACL、EMNLP、NeurIPS、ICLR、ICML 等会议发表相关论文
在 ACM/ICPC、NOI/IOI、Topcoder、Kaggle 等比赛中获奖，或有高质量开源项目经验
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 蚂蚁集团平台大，业务场景丰富，技术落地机会多，能接触大规模真实业务
- 团队氛围好，注重技术深度和真实场景验证，有导师制和成长空间
- 技术难度高，需要同时掌握搜索和大模型知识，学习曲线陡峭
- 工作强度可能较大，需要快速迭代和适应变化
- 跨团队协作要求高，需要与产品、工程、业务团队紧密配合
缺点 / 挑战
- 技术前沿，深度结合搜索与大模型，参与AI搜索的演进，技术挑战大，成长空间大
- 适合对搜索和大模型技术有深厚兴趣，喜欢挑战复杂问题，追求技术深度和前沿应用的算法工程师
角色解读
- 在搜索和大模型交叉领域深耕，成为技术专家，主导核心算法方向
- 向技术管理方向发展，带领团队负责搜索与AI融合项目
- 参与AI搜索前沿探索，推动下一代信息获取方式，成为行业领军人物
- 负责全网搜索核心能力建设，包括Query理解、召回、排序、多源融合等，优化搜索效果
- 利用大语言模型和多模态模型进行网页内容理解，建设文档筛选、结构化抽取、证据提取等能力
- 探索Search Agent能力，包括问题拆解、搜索规划、多轮检索、工具调用等，推动搜索向复杂任务完成演进
- 建设大模型后训练体系，包括数据构造、指令微调、偏好优化、强化学习等，提升模型在搜索任务中的效果
- 扎实的计算机、机器学习和算法基础，能够从问题本质出发解决复杂问题
- 优秀的编程能力，熟练使用Python，具备C/C++、分布式训练或高性能推理经验者优先
- 在搜索、信息检索、NLP、大语言模型、Agent、RAG、AI Search、大模型后训练等方向有深入研究或实践经验
- 具备良好的数据分析和实验能力，能够完成数据建设、离线评测、线上实验和问题归因
申请策略
- 了解蚂蚁集团在AI搜索领域的布局，准备相关项目案例
- 面试时强调对搜索和大模型结合的理解，展示解决复杂问题的能力
- 突出搜索、信息检索、大模型相关项目经验，尤其是RAG、Agent、AI Search等方向
- 展示扎实的编程能力，特别是Python，以及C/C++、分布式训练或高性能推理经验
- 强调数据分析和实验能力，包括离线评测、线上实验和问题归因的案例
- 如有相关论文或竞赛获奖，务必突出，这是加分项
- 深入学习大模型后训练技术，如指令微调、偏好优化、强化学习
- 熟悉Search Agent的架构和实现，了解RAG和Deep Research系统
面试指南
- 结合具体项目经验，说明设计思路和权衡
- 强调数据驱动和实验验证，展示分析能力
- 体现对技术前沿的理解，并联系实际业务
- 如何设计一个Search Agent系统，包括问题拆解、搜索规划、多轮检索？
- 如何利用大模型进行网页内容理解和证据抽取？
- 如何优化搜索排序效果，特别是长尾Query？
- 如何构建大模型后训练的数据集和训练流程？
- 如何评估AI搜索系统的效果？
职位点评
薪资福利75
成长发展95
工作生活40
使命价值70
薪资福利
75中等
该职位薪资水平较高，但JD未提及具体福利，补偿性动机满足程度中等偏上。
薪资信号未披露（AI估算：50K-80K/月）
成长发展
95较高
该职位技术前沿，涉及大模型、Agent等新兴技术，成长空间大，发展性动机满足程度高。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈大语言模型、多模态模型、RAG、Agent、强化学习、分布式训练
成长机会成长空间、技术深度
业务类型ambiguous
工作生活
40较低
JD未提及工作模式，但工作地点为一线城市，可能通勤压力大，且可能加班，生活化动机满足程度有限。
工作模式未明确
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
70中等
该职位属于AI搜索领域，行业前景好，但社会影响力一般，意义感动机满足程度中等。
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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