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": {
"job_title": "智能算法产品事业部-淘宝搜索-生成式检索算法工程师",
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"department": "淘天集团",
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"job_category": "算法研发"AI生成
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"company_description": "淘天集团的招聘业务覆盖淘宝、天猫等电商平台。"
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"degree": "计算机科学、人工智能、机器学习或相关领域的硕士或博士学历",
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"responsibilities": "团队背景：淘宝搜索算法团队是淘天集团内专注于创新和优化搜索技术的核心团队。我们的任务是通过持续研发高效、精准的搜索算法，以提升用户的在线购物体验和满意度，进而推动电商平台的商业成功。同时团队已经将大模型全面且真实部署到搜索链路的各个环节，也沉淀Prompt Generation这样对集团的通用型工作，欢迎志同道合的同学加入一起探索大模型在搜索内更极致的落地。\n工作职责\n1. 设计和参与升级淘宝电商搜索系统的整体召回算法框架，包括但不限于倒排索引检索、多模态语义向量召回检索、生成式检索以及个性化检索。\n2. 研究和应用最新的可学习稀疏检索算法和倒排索引技术，以提高系统的搜索相关商品召回率，推动淘宝电商搜索倒排系统向高效、智能化在线截断方向演进。\n3. 设计、实现和优化基于大型预训练模型的稠密检索系统，处理大规模电商数据，包括商品信息、用户搜索日志等，充分利用样本技术提高搜索结果的相关商品召回率，以提供高效的搜索体验；并结合近似最近邻搜索（Approximate Nearest Neighbor, ANN）算法，同时在表征和索引上协同优化商品搜索召回的性能。\n4. 负责淘宝电商商品搜索领域生成式大模型商品检索方向的优化与应用，打造垂直领域业界标杆；研究商品索引结构设计、大模型生成式商品检索技术、大模型预训练的目标与下游商品检索任务对齐等技术。\n5. 负责设计、实现和优化电商领域的个性化搜索召回系统，结合行为序列预训练建模技术，以提高搜索结果的个性化匹配和用户满意度；实现和优化电商领域商品维度的效率模型与退款率模型。",
"requirements_text": "1. 计算机科学、人工智能、机器学习或相关领域的硕士或博士学历。\n2. 在深度学习和自然语言处理领域有丰富的经验，熟悉BERT、GPT等预训练模型，并具备跨模态数据处理经验。\n3. 能够熟练使用深度学习框架，如PyTorch、TensorFlow等，并有大规模分布式训练经验。\n4. 具备良好的团队合作和沟通能力，能够与跨职能团队紧密合作，解决复杂的电商数据处理和模型优化问题。\n5. 具有学术论文发表、专利申请或公开讲座的历史记录者优先考虑。\n6. 有大规模生成式检索/推荐、大模型向量表征模型、Agentic应用等真实技术落地经验优先",
"skills": [AI生成
"PyTorch",
"TensorFlow",
"机器学习",
"深度学习",
"自然语言处理",
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"沟通能力",
"大语言模型"
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"preferred_qualifications": "5. 具有学术论文发表、专利申请或公开讲座的历史记录者优先考虑；6. 有大规模生成式检索/推荐、大模型向量表征模型、Agentic应用等真实技术落地经验优先",
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"fulltext": "智能算法产品事业部-淘宝搜索-生成式检索算法工程师\n智能算法产品事业部-淘宝搜索-生成式检索算法工程师\n\n基础信息\n工作地点：杭州\n\n职位描述\n团队背景：淘宝搜索算法团队是淘天集团内专注于创新和优化搜索技术的核心团队。我们的任务是通过持续研发高效、精准的搜索算法，以提升用户的在线购物体验和满意度，进而推动电商平台的商业成功。同时团队已经将大模型全面且真实部署到搜索链路的各个环节，也沉淀Prompt Generation这样对集团的通用型工作，欢迎志同道合的同学加入一起探索大模型在搜索内更极致的落地。\n工作职责\n1. 设计和参与升级淘宝电商搜索系统的整体召回算法框架，包括但不限于倒排索引检索、多模态语义向量召回检索、生成式检索以及个性化检索。\n2. 研究和应用最新的可学习稀疏检索算法和倒排索引技术，以提高系统的搜索相关商品召回率，推动淘宝电商搜索倒排系统向高效、智能化在线截断方向演进。\n3. 设计、实现和优化基于大型预训练模型的稠密检索系统，处理大规模电商数据，包括商品信息、用户搜索日志等，充分利用样本技术提高搜索结果的相关商品召回率，以提供高效的搜索体验；并结合近似最近邻搜索（Approximate Nearest Neighbor, ANN）算法，同时在表征和索引上协同优化商品搜索召回的性能。\n4. 负责淘宝电商商品搜索领域生成式大模型商品检索方向的优化与应用，打造垂直领域业界标杆；研究商品索引结构设计、大模型生成式商品检索技术、大模型预训练的目标与下游商品检索任务对齐等技术。\n5. 负责设计、实现和优化电商领域的个性化搜索召回系统，结合行为序列预训练建模技术，以提高搜索结果的个性化匹配和用户满意度；实现和优化电商领域商品维度的效率模型与退款率模型。\n\n职位要求\n1. 计算机科学、人工智能、机器学习或相关领域的硕士或博士学历。\n2. 在深度学习和自然语言处理领域有丰富的经验，熟悉BERT、GPT等预训练模型，并具备跨模态数据处理经验。\n3. 能够熟练使用深度学习框架，如PyTorch、TensorFlow等，并有大规模分布式训练经验。\n4. 具备良好的团队合作和沟通能力，能够与跨职能团队紧密合作，解决复杂的电商数据处理和模型优化问题。\n5. 具有学术论文发表、专利申请或公开讲座的历史记录者优先考虑。\n6. 有大规模生成式检索/推荐、大模型向量表征模型、Agentic应用等真实技术落地经验优先\n团队背景：淘宝搜索算法团队是淘天集团内专注于创新和优化搜索技术的核心团队。我们的任务是通过持续研发高效、精准的搜索算法，以提升用户的在线购物体验和满意度，进而推动电商平台的商业成功。同时团队已经将大模型全面且真实部署到搜索链路的各个环节，也沉淀Prompt Generation这样对集团的通用型工作，欢迎志同道合的同学加入一起探索大模型在搜索内更极致的落地。\n工作职责\n1. 设计和参与升级淘宝电商搜索系统的整体召回算法框架，包括但不限于倒排索引检索、多模态语义向量召回检索、生成式检索以及个性化检索。\n2. 研究和应用最新的可学习稀疏检索算法和倒排索引技术，以提高系统的搜索相关商品召回率，推动淘宝电商搜索倒排系统向高效、智能化在线截断方向演进。\n3. 设计、实现和优化基于大型预训练模型的稠密检索系统，处理大规模电商数据，包括商品信息、用户搜索日志等，充分利用样本技术提高搜索结果的相关商品召回率，以提供高效的搜索体验；并结合近似最近邻搜索（Approximate Nearest Neighbor, ANN）算法，同时在表征和索引上协同优化商品搜索召回的性能。\n4. 负责淘宝电商商品搜索领域生成式大模型商品检索方向的优化与应用，打造垂直领域业界标杆；研究商品索引结构设计、大模型生成式商品检索技术、大模型预训练的目标与下游商品检索任务对齐等技术。\n5. 负责设计、实现和优化电商领域的个性化搜索召回系统，结合行为序列预训练建模技术，以提高搜索结果的个性化匹配和用户满意度；实现和优化电商领域商品维度的效率模型与退款率模型。\n1. 计算机科学、人工智能、机器学习或相关领域的硕士或博士学历。\n2. 在深度学习和自然语言处理领域有丰富的经验，熟悉BERT、GPT等预训练模型，并具备跨模态数据处理经验。\n3. 能够熟练使用深度学习框架，如PyTorch、TensorFlow等，并有大规模分布式训练经验。\n4. 具备良好的团队合作和沟通能力，能够与跨职能团队紧密合作，解决复杂的电商数据处理和模型优化问题。\n5. 具有学术论文发表、专利申请或公开讲座的历史记录者优先考虑。\n6. 有大规模生成式检索/推荐、大模型向量表征模型、Agentic应用等真实技术落地经验优先",
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