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高级搜索算法工程师-（AI Search）-大模型及金融AI算法部
高级搜索算法工程师-（AI Search）-大模型及金融AI算法部
发布于 2 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工混合式弹性办公机器学习工程
机器学习工程
Rag
Sql
向量检索
数据评测
检索算法
模型训练
深度学习框架
值不值得投
81综合评分
综合评分 81
头部大厂核心AI岗、前沿技术驱动、薪酬丰厚，技术成长空间大但工作节奏需适应
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
6.5万
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 840 个在招 · 其中机器学习工程 59 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
负责金融问答与深度研究场景的检索算法与系统建设，优化多源信息（互联网资讯、财报研报等）的召回与排序效果
通过模型训练、领域适配及评测体系搭建，提升复杂查询下的检索准确性与效率，为上层AI应用提供可靠的数据支撑
最低要求
具有 5 年及以上搜索或信息检索相关经验，能够独立推进算法优化与落地
具备模型训练、相关性数据构建、难负样本挖掘及效果评测经验，能够通过对照实验验证算法收益
熟悉检索系统架构及主流搜索、向量检索工具，能够从数据、算法和工程链路综合分析问题，优化检索质量与效率
熟练使用 Python、SQL 和主流深度学习框架，具备良好的工程实现、数据分析与跨团队协作能力
工作职责
负责多源信息的检索算法与系统方案建设，重点优化召回与排序，持续提升互联网信息和离线资料库的检索质量
负责检索相关模型与训练数据建设，开展模型训练、领域适配和数据迭代，提升复杂查询及专业领域的检索效果
建立检索效果评测与分析体系，通过实验验证、问题诊断和业务反馈识别关键瓶颈，推动算法与系统持续优化
与数据、工程及应用团队协作，推动检索方案落地和线上迭代，优化系统稳定性、响应速度与资源成本，支撑问答和深度研究等业务场景
优先资格
有互联网搜索、企业资料检索、生产级 RAG 或 智能体检索模块研发经验
有金融资料、长文档、表文联合检索，或新闻时效与跨语言检索经验
有检索模型领域适配、模型蒸馏或高质量开源项目经验
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 依托头部金融科技平台，接触海量真实金融数据与大模型前沿技术
- 技术栈先进（RAG、向量检索、模型蒸馏），个人能力成长空间大
- 业务价值明确，直接赋能核心AI应用
- 金融领域对检索准确率与合规性要求极高，容错率低
- 需处理多源异构数据与长文档检索，技术难点较多
- 跨团队协作频繁，需平衡算法效果与工程性能
- 适合具备扎实算法基础、追求技术深度、对金融科技与大模型应用有浓厚兴趣的资深工程师
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 可向首席算法专家或技术架构师方向发展
- 也可转向AI Search产品负责人或大模型应用架构师
- 长期可拓展至金融AI技术管理岗位
- 负责金融场景下检索算法与系统的架构设计与优化
- 构建并迭代检索模型与高质量训练数据
- 搭建检索效果评测体系，定位并解决检索瓶颈
- 协同工程与业务团队推动算法上线与性能调优
- 精通搜索/信息检索原理及向量检索工具
- 熟练掌握Python、SQL及主流深度学习框架
- 具备模型训练、难负样本挖掘及A/B测试经验
- 拥有良好的跨部门沟通与工程落地能力
申请策略
- 提前了解目标公司大模型及金融AI业务线动态，准备针对复杂查询优化与难例挖掘的具体案例
- 突出5年以上检索/搜索算法实战经验，量化展示召回率/排序指标提升效果
- 详细列出主导的RAG或向量检索项目，说明数据构建与模型迭代过程
- 深入钻研大模型时代的检索增强生成（RAG）架构
- 补充金融垂直领域知识（如财报解析、研报结构化）
- 强化分布式检索系统与高性能计算优化能力
面试指南
- 采用STAR法则（情境-任务-行动-结果）结构化回答
- 先阐述业务背景与技术痛点，再分步骤说明数据清洗、特征工程、模型选型与调优策略
- 最后用量化指标证明业务收益与系统稳定性提升
- 如何设计金融场景下的多源信息检索架构？
- 遇到长文档或表文联合检索时，如何解决精度下降问题？
- 请分享一次你通过难负样本挖掘显著提升检索效果的完整经历
- 复习经典检索模型（BM25、DPR、ColBERT等）及最新RAG论文
- 梳理过往项目中关于排序优化、评测体系搭建的核心逻辑
职位点评
薪资福利85
成长发展90
工作生活65
使命价值75
薪资福利
85较高
头部科技企业为资深算法专家提供极具竞争力的薪酬包与完善福利，满足度高。
薪资信号未披露（AI估算：5.0千–8.0万/月）
成长发展
90较高
岗位聚焦大模型与金融AI前沿技术，提供丰富的数据迭代与模型优化实践机会，技术成长路径清晰。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、SQL、深度学习框架、RAG、向量检索、模型蒸馏
业务类型profit_center
工作生活
65中等
互联网大厂通常节奏较快，但头部企业逐渐推行弹性工作制，WLB取决于具体团队负荷。
工作模式未明确
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
75中等
致力于提升金融信息获取效率与准确性，助力专业投资者与研究人员的决策，具备明确的行业应用价值与社会意义。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度积极采用新技术
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