欧尚
AI算法工程师（搜索与推荐方向）
AI算法工程师（搜索与推荐方向）
发布于 5 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公推荐系统
推荐系统
Ab测试
Pytorch
Query理解
Tensorflow
向量数据库
推荐算法
知识图谱
语义召回
值不值得投
70综合评分
综合评分 70
零售巨头核心算法岗，业务场景丰富、技术挑战大，适合追求技术成长与业务落地的算法人才。
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
4万
比推荐系统中位数高
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
28 个在招
市场机会
选择适中
上海 · 推荐系统 · 21 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位主要负责大润发优鲜APP搜索与推荐系统的核心算法研发与迭代，通过构建用户增长体系和精准优惠券投放算法，提升用户点击率、转化率及会员营销效果
你需要利用前沿AI技术处理大规模零售数据，助力千万级用户场景的智能化升级
最低要求
计算机、人工智能、数学、电子工程等相关专业，硕士及以上学历
年以上互联网搜索推荐广告AI项目研发经验，在实际项目中有好的效果和产出，具备完整项目成功落地案例
精通Query理解、实体抽取、语义召回、知识图谱、向量数据库等技术，有大规模检索系统优化经验
掌握机器学习和深度学习算法，对相关性、召回、排序算法有深入研究，熟悉AB测试与效果评估体系
精通Python编程，熟悉TensorFlow/PyTorch等深度学习框架
有良好的沟通能力，跨团队协作能力，具备出色的规划、执行力，强烈的责任感
对新技术充满热情，有较强的自我驱动力，能够在快速变化的环境中持续学习和创新
工作职责
负责大润发优鲜APP搜索与推荐系统的核心算法研发和迭代，提升用户点击率、转化率与UV价值
构建用户增长体系，研发精准优惠券投放算法，驱动会员营销效果最大化
跟踪学术界与产业界前沿技术，探索新技术在业务中的应用可能性
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 能够接触千万级用户的大规模真实零售数据，业务场景丰富且落地反馈直接
- 依托大型企业平台，技术成果对业务影响显著，利于积累大型系统优化经验
- 零售业务场景复杂，需要在提升技术指标（如点击率）与业务实际收益（如UV价值）之间寻找平衡
- 适合具备扎实算法基础、有完整搜索推荐项目落地经验，且希望在实体零售数字化转型中发挥技术价值的算法工程师
缺点 / 挑战
- 核心算法研发通常需要较高的专注度与持续学习投入，工作节奏可能较快
角色解读
- 从核心算法研发向搜索推荐技术专家或算法团队负责人发展
- 深入理解零售业务，成长为懂业务的技术专家或业务架构师
- 负责大润发优鲜APP的搜索与推荐核心算法研发，优化点击率、转化率等核心业务指标
- 构建用户增长体系，研发精准优惠券投放算法以最大化会员营销效果
- 跟踪前沿AI技术，探索其在零售业务场景中的落地应用
- 精通Query理解、语义召回、知识图谱等检索技术，以及深度学习框架（TensorFlow/PyTorch）
- 具备扎实的机器学习与推荐算法基础，熟悉AB测试与效果评估体系
- 拥有3年以上实际项目落地经验及优秀的跨团队协作能力
申请策略
- 了解大润发优鲜APP的业务模式及当前在搜索推荐方面的痛点，准备一些针对零售场景的算法优化思路
- 重点突出在搜索、推荐或广告领域的完整项目落地案例，量化业务指标（如点击率、转化率、UV价值）的提升效果
- 展示在Query理解、语义召回或知识图谱等具体技术点上的深度优化经验
- 深入了解零售电商的业务逻辑，特别是会员营销、优惠券发放与用户增长体系
- 复习并巩固大规模检索系统优化及AB测试评估体系的相关知识
面试指南
- 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果），重点突出业务痛点、技术方案选型、核心难点解决以及最终量化的业务收益
- 对于算法问题，从数据特征、模型结构、损失函数到线上评估进行系统性阐述
- 请详细介绍一个你主导的搜索或推荐系统优化项目，你是如何提升点击率和转化率的？
- 在构建精准优惠券投放算法时，你如何平衡营销成本与用户转化率？
- 针对大规模检索系统，你在语义召回或向量数据库方面做过哪些优化？
- 请描述一次AB测试的完整流程，你是如何评估算法效果并决定全量上线的？
- 准备2-3个深度参与的核心项目，梳理其中的技术细节和业务指标变化
- 了解大润发及零售行业的搜索推荐特点（如商品属性、用户购买周期等）
职位点评
薪资福利75
成长发展80
工作生活50
使命价值70
薪资福利
75中等
该岗位提供具有市场竞争力的薪酬，依托大型企业平台，薪酬福利体系较为完善，适合追求稳定与专业发展的候选人。
薪资信号未披露（AI估算：3千–5万/月）
成长发展
80较高
岗位涉及千万级用户场景和大规模数据处理，技术挑战大，能接触到前沿AI技术在零售业务的落地，有利于技术深度和业务理解的双重提升。
技术前沿主流现代技术
技术栈Python、TensorFlow、PyTorch、Query理解、语义召回、知识图谱、向量数据库、AB测试
成长机会跟踪学术界与产业界前沿技术、持续学习和创新
业务类型profit_center
工作生活
50较低
JD未明确提及工作模式与加班情况，核心算法研发通常需要较高的专注度与持续学习投入，具体工作节奏需在面试时进一步确认。
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
推动传统零售巨头的智能化升级，技术成果直接服务于千万级用户的日常生活，具有一定的社会价值和行业转型意义。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
使命信号驱动零售业务革新、助力大润发智能化升级
创新程度积极采用新技术
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