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）
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"job_title": "千问事业部-MOS 实验室-搜索算法专家-北京/杭州",
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"company_description": "夸克提供AI搜索等人工智能应用服务。"
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"responsibilities": "关于我们：\nMOS 实验室隶属于阿里 ATH 千问事业群。我们致力于在大模型时代打造具有全球影响力的 AI 原生产品，推动 AI 从“被动对话”向“主动服务与复杂执行”的范式跃迁。实验室核心业务涵盖 AI搜索、生成式推荐、主动服务及任务助理等前沿领域。\n岗位职责：深耕RAG搜索，为千问Chat场景打造一个专属的、下一代搜索引擎 \n1. AI 搜索核心技术研发： 负责 AI 搜索场景下的核心算法研发，包括但不限于索引构建与收录、向量召回、 LLM 相关性模型以及生成式检索与排序的构建与优化。\n2. 垂直领域 RAG 落地： 利用大模型技术（LLM）实现行业深度搜索，攻克垂直领域下的语义对齐、知识抽取及结构化数据检索等核心难题。\n3. 全链路 Agent 提效： 探索大模型与搜索技术的深度结合，负责 Agent 框架下的全链路效率提升，通过Agent技术重构搜索链路，自动化完成搜索效果优化。\n4. 技术前瞻与转化： 跟踪全球信息检索与大模型领域的最前沿技术，确保搜索产品在生成式时代的领先地位。",
"requirements_text": "1. 具备丰富的搜索系统研发经验， 熟悉搜索基础算法与工程技术，对搜索业务有深刻理解。\n2. 希望将深厚的搜索积淀与大模型技术结合，实现技术的代际跨越，为取得突破性的业务收益、解决真实的业务问题而兴奋。\n基础能力：\n1. 计算机、数学或相关专业本科及以上学历，在信息检索、自然语言处理、大规模预训练模型领域有相关工作经验。\n2. 熟悉常见的深度学习框架（PyTorch/TensorFlow）及大模型落地工具。\n3. 对技术充满热情，具备极强的逻辑分析能力和解决未知问题的自驱动力。",
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"fulltext": "千问事业部-MOS 实验室-搜索算法专家-北京/杭州\n千问事业部-MOS 实验室-搜索算法专家-北京/杭州\n\n基础信息\n职位类别：技术类-算法\n工作地点：北京 / 杭州\n\n职位描述\n关于我们：\nMOS 实验室隶属于阿里 ATH 千问事业群。我们致力于在大模型时代打造具有全球影响力的 AI 原生产品，推动 AI 从“被动对话”向“主动服务与复杂执行”的范式跃迁。实验室核心业务涵盖 AI搜索、生成式推荐、主动服务及任务助理等前沿领域。\n岗位职责：深耕RAG搜索，为千问Chat场景打造一个专属的、下一代搜索引擎 \n1. AI 搜索核心技术研发： 负责 AI 搜索场景下的核心算法研发，包括但不限于索引构建与收录、向量召回、 LLM 相关性模型以及生成式检索与排序的构建与优化。\n2. 垂直领域 RAG 落地： 利用大模型技术（LLM）实现行业深度搜索，攻克垂直领域下的语义对齐、知识抽取及结构化数据检索等核心难题。\n3. 全链路 Agent 提效： 探索大模型与搜索技术的深度结合，负责 Agent 框架下的全链路效率提升，通过Agent技术重构搜索链路，自动化完成搜索效果优化。\n4. 技术前瞻与转化： 跟踪全球信息检索与大模型领域的最前沿技术，确保搜索产品在生成式时代的领先地位。\n\n职位要求\n1. 具备丰富的搜索系统研发经验， 熟悉搜索基础算法与工程技术，对搜索业务有深刻理解。\n2. 希望将深厚的搜索积淀与大模型技术结合，实现技术的代际跨越，为取得突破性的业务收益、解决真实的业务问题而兴奋。\n基础能力：\n1. 计算机、数学或相关专业本科及以上学历，在信息检索、自然语言处理、大规模预训练模型领域有相关工作经验。\n2. 熟悉常见的深度学习框架（PyTorch/TensorFlow）及大模型落地工具。\n3. 对技术充满热情，具备极强的逻辑分析能力和解决未知问题的自驱动力。\n关于我们：\nMOS 实验室隶属于阿里 ATH 千问事业群。我们致力于在大模型时代打造具有全球影响力的 AI 原生产品，推动 AI 从“被动对话”向“主动服务与复杂执行”的范式跃迁。实验室核心业务涵盖 AI搜索、生成式推荐、主动服务及任务助理等前沿领域。\n岗位职责：深耕RAG搜索，为千问Chat场景打造一个专属的、下一代搜索引擎 \n1. AI 搜索核心技术研发： 负责 AI 搜索场景下的核心算法研发，包括但不限于索引构建与收录、向量召回、 LLM 相关性模型以及生成式检索与排序的构建与优化。\n2. 垂直领域 RAG 落地： 利用大模型技术（LLM）实现行业深度搜索，攻克垂直领域下的语义对齐、知识抽取及结构化数据检索等核心难题。\n3. 全链路 Agent 提效： 探索大模型与搜索技术的深度结合，负责 Agent 框架下的全链路效率提升，通过Agent技术重构搜索链路，自动化完成搜索效果优化。\n4. 技术前瞻与转化： 跟踪全球信息检索与大模型领域的最前沿技术，确保搜索产品在生成式时代的领先地位。\n1. 具备丰富的搜索系统研发经验， 熟悉搜索基础算法与工程技术，对搜索业务有深刻理解。\n2. 希望将深厚的搜索积淀与大模型技术结合，实现技术的代际跨越，为取得突破性的业务收益、解决真实的业务问题而兴奋。\n基础能力：\n1. 计算机、数学或相关专业本科及以上学历，在信息检索、自然语言处理、大规模预训练模型领域有相关工作经验。\n2. 熟悉常见的深度学习框架（PyTorch/TensorFlow）及大模型落地工具。\n3. 对技术充满热情，具备极强的逻辑分析能力和解决未知问题的自驱动力。",
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