搜索算法高阶

Job description

精排模型前沿演进

• 主导团搜核心精排模型（List-wise/Slate-wise）架构升级与训练体系建设，探索搜推大模型 Scaling Law、大规模异构特征表征学习，持续突破全业务排序效果上限；

容器混排与全域效用最大化

• 主导复杂多业务（到店、到家、即时零售等多形态）下的容器混排机制设计，攻坚多目标联合优化、卡片动态插入与商业化/自然博弈协同，实现大盘用户体验与综合商业价值的最优平衡；

AI 大模型与搜推深度融合

• 探索 LLM / Agent 在精排打分与混排决策中的深度赋能，推进基于大模型的端到端语义感知、场景化多意图编排与认知决策体系落地；

自动化算法科研（AutoResearch）探索

• 追踪前沿技术演进，主导构建 AutoResearch（特征自动化挖掘、模型结构自适应搜索及算法实验全自动闭环）研发范式，实现算法迭代效率的代际跃迁；

团队管理与技术规划

• 带领 10-20 人算法团队，制定清晰的精排与混排中长期技术演进路线图，负责团队技术攻坚与高阶梯队建设。 1、计算机、数学、统计学或人工智能等相关专业硕士及以上学历； 2、5 年以上搜索、推荐或广告领域算法研发经验，在工业级精排模型演进或复杂容器混排/机制设计方向有深入积累与标杆成果；具备 10 人以上团队管理经验； 3、专业技术过硬：深入理解大规模稀疏模型、Transformer/Mixer 变体架构、机制设计（如拍卖/效用分配）及 List-wise/Slate 级排序算法； 4、AI 与前沿探索力：对大语言模型（LLM）与搜推排序融合、Agentic 决策有实战经验或前瞻思考；对 AutoResearch 等自动化科研/实验体系有浓厚兴趣和探索自驱力； 5、复杂业务解构力：具备极强的业务抽象与战略视野，能妥善平衡跨业务线多目标利益博弈，具备优秀的跨部门协同与攻坚拿结果能力。

核心业务大盘

• 负责亿级用户、复杂多业务场景下的超级搜索中枢，技术决策直接影响百亿级商业闭环；

探索算法研发新范式

• 支持精排大模型 Scaling Law 探索与 AutoResearch 自动化科研创新，算力与应用场景充沛；

组织与发展空间

• 扁平务实、崇尚技术深度，提供行业极具竞争力的薪酬与广阔的专业发展平台。