主分类：搜索推荐与业务决策算法研发
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
{
"schema_version": "via_ai_product_manager_jobs_v1",
"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "阿里健康-搜索算法工程师（排序）-杭州/北京",
"job_level": "未披露",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "阿里健康",
"location": "杭州",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "算法研发"AI生成
},
"company": {
"company_name": "阿里健康",
"company_industry": "医药电商 / 数字医疗",
"company_size": "未披露",
"company_website": "alibaba.com",
"company_description": "阿里健康提供线上线下药事服务和数字化医疗服务。"
},
"compensation": {
"salary_range": {
"min": "",
"max": "",
"currency": "未披露",
"cycle": "未披露"
},
"benefits": "未披露"
},
"requirements": {
"working_years": 3,
"degree": "1 计算机、数学、人工智能等相关专业硕士及以上学历",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1 负责搜索排序模块的开发，包括但不限于相关性、点击率、时效权威性、多样性等多目标排序，提升搜索结果的满意度。\n2 深入研究基于LLM的相关性模型、重排模型等，提升搜索多目标排序能力，解决长尾query下排序泛化问题。\n3 负责多目标排序体系的建设，包括特征体系、训练框架、abtest机制、评估标准等。\n4 探索基于长行为序列的排序建模，提升端到端的搜索转化率。",
"requirements_text": "1 计算机、数学、人工智能等相关专业硕士及以上学历，3年以上搜索/大模型算法工作经验。\n2 扎实的算法和数据结构基础，熟练掌握Python/Java，熟悉TensorFlow/PyTorch/PaddlePaddle中至少一种深度学习框架\n3 熟悉搜索系统基本技术架构，熟悉常用的相关性模型、点击率预测模型、个性化排序模型等\n4 搜索排序上有完整实战经验，有复杂场景下搜索多目标排序优化的经验。",
"skills": [AI生成
"Python",
"Java",
"PyTorch",
"TensorFlow",
"深度学习",
"数据结构",
"大语言模型"
],
"preferred_qualifications": "未披露",
"job_highlights": "未披露"
},
"contact": {
"recruiter_name": "未披露",
"contact_methods": [
{
"type": "apply_link",
"value": "https://careers.alihealth.cn/off-campus/position-detail?positionId=100010220011"
}
]
},
"posting": {
"posting_id": "100010220011",
"post_date": "2026-09-15",
"hire_time": "未披露",
"update_date": "20260917",
"job_url": "https://careers.alihealth.cn/off-campus/position-detail?positionId=100010220011"
},
"fulltext": "阿里健康-搜索算法工程师（排序）-杭州/北京\n阿里健康-搜索算法工程师（排序）-杭州/北京\n\n基础信息\n工作地点：杭州\n\n职位描述\n1 负责搜索排序模块的开发，包括但不限于相关性、点击率、时效权威性、多样性等多目标排序，提升搜索结果的满意度。\n2 深入研究基于LLM的相关性模型、重排模型等，提升搜索多目标排序能力，解决长尾query下排序泛化问题。\n3 负责多目标排序体系的建设，包括特征体系、训练框架、abtest机制、评估标准等。\n4 探索基于长行为序列的排序建模，提升端到端的搜索转化率。\n\n职位要求\n1 计算机、数学、人工智能等相关专业硕士及以上学历，3年以上搜索/大模型算法工作经验。\n2 扎实的算法和数据结构基础，熟练掌握Python/Java，熟悉TensorFlow/PyTorch/PaddlePaddle中至少一种深度学习框架\n3 熟悉搜索系统基本技术架构，熟悉常用的相关性模型、点击率预测模型、个性化排序模型等\n4 搜索排序上有完整实战经验，有复杂场景下搜索多目标排序优化的经验。\n1 负责搜索排序模块的开发，包括但不限于相关性、点击率、时效权威性、多样性等多目标排序，提升搜索结果的满意度。\n2 深入研究基于LLM的相关性模型、重排模型等，提升搜索多目标排序能力，解决长尾query下排序泛化问题。\n3 负责多目标排序体系的建设，包括特征体系、训练框架、abtest机制、评估标准等。\n4 探索基于长行为序列的排序建模，提升端到端的搜索转化率。\n1 计算机、数学、人工智能等相关专业硕士及以上学历，3年以上搜索/大模型算法工作经验。\n2 扎实的算法和数据结构基础，熟练掌握Python/Java，熟悉TensorFlow/PyTorch/PaddlePaddle中至少一种深度学习框架\n3 熟悉搜索系统基本技术架构，熟悉常用的相关性模型、点击率预测模型、个性化排序模型等\n4 搜索排序上有完整实战经验，有复杂场景下搜索多目标排序优化的经验。",
"standard_classification": {
"std_category_code": "T011",
"std_aux_codes": [],
"std_category_status": null,
"std_taxonomy_version": "20261104"
}
}