【阿里】淘宝主搜索算法团队校园招聘&实习生招聘

淘宝搜索是阿里巴巴集团的最核心业务场景之一，在电商搜索算法技术领域深耕多年，有深厚的技术积累，长期致力于通过持续的技术创新提升搜索用户体验、搜索成交等电商核心业务目标。

欢迎ML/NLP/CV/模型加速/强化学习相关方向同学加入我们！投递简历或咨询请联系招聘师兄————微信 s11566564

base：

杭州/北京

工作内容：

1. 搜索相关性算法：负责设计和优化淘宝主搜相关性，包括基于LLM的相关性大模型、图文多模态VLLM相关性大模型，以及多Teacher的蒸馏范式；负责全域QI相关性标注大模型建设；应用LLM LongCot能力解决电商搜索用户需求转移问题；建立合理的相关性评测方法，进行数据挖掘，迭代数据标注任务，积累电商领域知识数据资产； 

2. 搜索召回算法：设计和优化淘宝主搜召回下超大规模召回任务，负责文本语义匹配、超大规模智能索引的构建、基于图文双模态的语义匹配等技术方向在召回的落地；负责大规模用户个性化召回技术；负责生成式大模型检索优化与应用，打造业界标杆；设计和优化多路召回差异化协同机制，设计指导召回迭代的评价指标；

3. 搜索排序算法：设计和优化淘宝主搜排序下超大规模点击率、转化率精准预估任务，深入研究全域用户行为建模、多模态特征抽取、无偏学习、整页排序、多目标最优化、LLM等技术与个性化排序的结合与应用。

4、Query理解和商品理解：设计和优化Query理解及商品理解的方法体系，包括任务的定义、建模及其在搜索全链路的应用优化。深入探索LLM/MLLM在Query理解、商品理解中的应用，涉及LLM的SFT、RLHF，知识蒸馏，多任务建模等。

5、多模态&大语言模型：设计和优化基于多模态的预训练算法，挖掘电商图文多模态信息，构建电商商品多模态预训练表征学习任务；探索大语言模型在检索任务上的训练方式，分析和解决大语言模型在电商搜索召回和排序上的挑战和问题，完成在具体搜索任务的落地应用；

6、模型加速：和淘宝电商搜索业务紧密结合，设计和改进机器学习模型的架构，实现高效的搜索大型模型训练和推理系统（特别是大规模语言模型，GPT、LLaMA、通义千问等），确保其高效性和准确性，以提高计算性能和加速模型收敛；设计和优化稀疏模型或LLM结构，优化模型在样本、训练、存储和推理的极致性能；设计和优化搜索全链路多阶段漏斗；

7、强化学习：负责基于强化学习的电商搜索模型，包括但不限于Query理解、商品召回和相关性模型、商品理解模型的设计、训练与优化，提升搜索算法的准确率和效率。

岗位要求

1.计算机、自动化、数学或统计学等相关专业硕士及以上学历

2.具备扎实的数据结构，算法和编码能力，精通至少一种编程语言，如C++、JAVA、Python等

3.熟练掌握机器学习/深度学习算法的基本原理，并能灵活运用

4.有扎实的动手能力，有工业界相关方向的实践经验者，或参加过ACM或数据挖掘/机器学习类竞赛并取得优异名次者优先

5.有强烈的技术热情，有皮实乐观、不畏挫折的心态；具备优秀的分析和解决问题的能力；具备优秀的学习能力和团队合作精神