搜索算法专家-【混排垂搜】

优缺点分析

角色解读

• 技术专家路线：深耕搜索算法领域，成为搜索排序、多模态理解或生成式搜索的专家
• 管理路线：积累业务和团队经验后，可带领算法小组或团队
• 横向发展：转向推荐系统、广告系统或其他相关AI领域
• 负责快手搜索的Query理解、意图识别、召回、排序等全链路算法优化，提升搜索满意度和转化效率
• 构建并迭代用户卡、直播、商品等多源异构内容的混合排序策略，解决跨域竞争与目标冲突
• 利用多模态表征技术提升对视频、图文等内容的理解和匹配能力，增强长尾与冷启动效果
• 探索LLM、Agent等前沿技术在搜索场景的应用，推动生成式搜索落地
• 扎实的机器学习与深度学习基础，熟悉搜索推荐核心问题（召回、排序、相关性、评估等）
• 有垂直搜索或推荐系统的线上实战经验，能独立定位问题并推动指标提升
• 熟悉NLP、语义匹配、向量检索、多模态表征等技术方向
• 了解LLM、生成式推荐、RAG、蒸馏对齐等大模型技术，并具备落地经验者优先

申请策略

• 投递前了解快手搜索业务现状（如电商搜索、本地生活搜索等），在面试中展现业务理解
• 准备一个完整的项目案例，从问题定义、解决方案到上线评估，体现系统性思考
• 突出搜索或推荐系统相关项目经历，尤其是全链路优化或混排相关的实际成果
• 量化指标提升（如CTR、转化率、满意度等），并描述你的具体贡献
• 如果有多模态、LLM、语义召回等方向的经验，务必重点展示
• 体现工程能力，如大规模分布式训练、线上系统优化等
• 深入理解搜索排序常用模型（如DNN、Transformer、多目标优化等），并实践一些开源项目
• 补充LLM相关知识，特别是生成式搜索、RAG、蒸馏等技术，可以尝试在比赛中应用

面试指南

• 采用STAR方法：描述背景、任务、行动和结果，重点突出你的思考和决策过程
• 先阐述问题本质，再给出候选方案及其权衡，最后说明你选择的方法和效果
• 结合快手业务场景（短视频、直播、电商等）给出具体例子，体现业务理解
• 请描述一下你如何优化一个垂直搜索的排序效果？
• 在混排多种异构内容时，如何处理不同业务的权重和冲突？
• 如何评估搜索相关性？你会设计哪些离线/在线指标？
• 如果让你用LLM来改进搜索，你会如何设计？
• 请分享一个你处理过的复杂样本偏差或数据不平衡问题的案例