主分类：搜索推荐与业务决策算法研发
辅助：自然语言处理算法研发（仅展示）
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
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"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "飞猪-AI搜索算法工程师-杭州",
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"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "算法研发"AI生成
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"company_description": "飞猪提供目的地、酒店、景点及旅游服务。"
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"degree": "计算机科学、人工智能、自然语言处理或相关专业本科及以上学历",
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"responsibilities": "飞猪正在重构下一代 AI Native Search，打造旅行行业的AI搜索引擎。我们希望通过大语言模型、Agent、Reasoning、Semantic Retrieval 等技术，构建能够理解用户真实需求、具备推理能力的新一代搜索系统。如果你希望参与搜索范式的变革，而不仅仅是调排序模型，这将是一个非常好的机会。\n你将负责\n1）构建 AI Native Search Engine，提升复杂旅行需求的搜索理解与满足能力；\n2）设计并实现基于LLM的 Query Understanding、Constraint Reasoning、Intent Planning等核心能力；\n3）探索Agent驱动的搜索范式，Reason Search、Intent Navigation、端到端生成式检索等能力；\n4）研发 LLM Re-ranking、多目标优化及搜索决策模型，提升用户体验与业务指标；\n5）跟踪 Agent、Reasoning、RAG、Memory、World Model 等前沿技术，并推动业务落地。",
"requirements_text": "1）计算机科学、人工智能、自然语言处理或相关专业本科及以上学历；\n2）1年以上大模型及搜推广领域，召回、排序算法研发经验，有AI Search、Copilot、智能问答、Agent等项目实战经验优先；\n3）熟悉 Transformer 架构，具备大模型微调（SFT / RLHF / DPO）或推理优化的实践经验，有良好的工程能力；\n4）具备良好的问题分析与解决能力、抗压能力、独立推进算法方案落地拿结果的能力。",
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"自然语言处理",
"模型微调",
"大语言模型"
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"fulltext": "飞猪-AI搜索算法工程师-杭州\n飞猪-AI搜索算法工程师-杭州\n\n基础信息\n工作地点：杭州\n\n职位描述\n飞猪正在重构下一代 AI Native Search，打造旅行行业的AI搜索引擎。我们希望通过大语言模型、Agent、Reasoning、Semantic Retrieval 等技术，构建能够理解用户真实需求、具备推理能力的新一代搜索系统。如果你希望参与搜索范式的变革，而不仅仅是调排序模型，这将是一个非常好的机会。\n你将负责\n1）构建 AI Native Search Engine，提升复杂旅行需求的搜索理解与满足能力；\n2）设计并实现基于LLM的 Query Understanding、Constraint Reasoning、Intent Planning等核心能力；\n3）探索Agent驱动的搜索范式，Reason Search、Intent Navigation、端到端生成式检索等能力；\n4）研发 LLM Re-ranking、多目标优化及搜索决策模型，提升用户体验与业务指标；\n5）跟踪 Agent、Reasoning、RAG、Memory、World Model 等前沿技术，并推动业务落地。\n\n职位要求\n1）计算机科学、人工智能、自然语言处理或相关专业本科及以上学历；\n2）1年以上大模型及搜推广领域，召回、排序算法研发经验，有AI Search、Copilot、智能问答、Agent等项目实战经验优先；\n3）熟悉 Transformer 架构，具备大模型微调（SFT / RLHF / DPO）或推理优化的实践经验，有良好的工程能力；\n4）具备良好的问题分析与解决能力、抗压能力、独立推进算法方案落地拿结果的能力。\n飞猪正在重构下一代 AI Native Search，打造旅行行业的AI搜索引擎。我们希望通过大语言模型、Agent、Reasoning、Semantic Retrieval 等技术，构建能够理解用户真实需求、具备推理能力的新一代搜索系统。如果你希望参与搜索范式的变革，而不仅仅是调排序模型，这将是一个非常好的机会。\n你将负责\n1）构建 AI Native Search Engine，提升复杂旅行需求的搜索理解与满足能力；\n2）设计并实现基于LLM的 Query Understanding、Constraint Reasoning、Intent Planning等核心能力；\n3）探索Agent驱动的搜索范式，Reason Search、Intent Navigation、端到端生成式检索等能力；\n4）研发 LLM Re-ranking、多目标优化及搜索决策模型，提升用户体验与业务指标；\n5）跟踪 Agent、Reasoning、RAG、Memory、World Model 等前沿技术，并推动业务落地。\n1）计算机科学、人工智能、自然语言处理或相关专业本科及以上学历；\n2）1年以上大模型及搜推广领域，召回、排序算法研发经验，有AI Search、Copilot、智能问答、Agent等项目实战经验优先；\n3）熟悉 Transformer 架构，具备大模型微调（SFT / RLHF / DPO）或推理优化的实践经验，有良好的工程能力；\n4）具备良好的问题分析与解决能力、抗压能力、独立推进算法方案落地拿结果的能力。",
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