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职位列表 链接有效 不适用(官网全量采集) official:kuaishou:30600

搜索算法专家-【混排垂搜】

未披露 · Beijing · 快手科技

主分类:搜索推荐与业务决策算法研发
算法与数据
来源 JD 数据(旧分类保留,当前主分类见上方)
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        "responsibilities": "搜索算法专家-【混排垂搜】\n\n基础信息\n招聘类型:社招\n职位类别:J0011\n工作地点:Beijing\n所属部门:D10444\n发布时间:2026-05-08\n\n岗位职责\n1、垂直搜索全链路优化:负责Query理解、意图识别、召回、粗排/精排、相关性与体验指标的系统性优化,提升搜索满意度与转化效率;\n2、异构物料混排:构建并迭代用户卡/直播/本地生活/电商商品/视频等多源异构内容的混合排序策略,解决跨域竞争、供给差异、目标冲突与展示约束等问题;\n3、相关性与个性化:结合用户画像、上下文与行为序列,提升个性化相关性建模能力,兼顾准确性、多样性、新颖性与业务收益;\n4、多模态内容理解:利用视频、图文、直播等多模态表征与对齐技术,提升内容语义理解、匹配与可解释性,增强长尾与冷启动效果;\n5、前沿技术探索和创新应用:探索并推动LLM、Agent和生成式推荐等前沿技术在搜索场景的应用。\n加分项\n1、有异构混排、跨域排序、统一多目标优化(体验/收益/供给)经验;\n2、在SIGIR/KDD/WWW/RecSys/ACL/NeurIPS/ICLR等发表相关论文或有开源影响力;\n3、有端到端生成式搜索/推荐、语义召回体系升级等成功案例。\n\n任职要求\n1、算法能力:具备扎实的机器学习与深度学习基础,熟悉搜索/推荐核心问题:召回、排序、相关性、特征与样本构建、负采样、校准、去偏与评估等;\n2、搜索/推荐经验:有垂直搜索、推荐系统、广告排序等线上实战经验,能独立定位问题并推动指标提升;\n3、多模态与语义理解:熟悉NLP/Query理解、语义匹配、向量检索、多模态表征(图文/视频)等方向,有落地经验优先;\n4、大模型/生成式方向:了解或实践过LLM、生成式推荐、RAG/工具调用、蒸馏与对齐、端到端训练与推理优化等,有线上落地经验优先;\n5、工程与数据能力:熟练使用Python/C++/Java之一,熟悉PyTorch/TensorFlow;具备大规模数据处理与分布式训练/推理经验,关注线上时延与成本;\n6、综合素质:强业务理解与结果导向,良好的沟通协作能力,能在复杂目标下做取舍并推动跨团队落地。",
        "requirements_text": "搜索算法专家-【混排垂搜】\n\n基础信息\n招聘类型:社招\n职位类别:J0011\n工作地点:Beijing\n所属部门:D10444\n发布时间:2026-05-08\n\n岗位职责\n1、垂直搜索全链路优化:负责Query理解、意图识别、召回、粗排/精排、相关性与体验指标的系统性优化,提升搜索满意度与转化效率;\n2、异构物料混排:构建并迭代用户卡/直播/本地生活/电商商品/视频等多源异构内容的混合排序策略,解决跨域竞争、供给差异、目标冲突与展示约束等问题;\n3、相关性与个性化:结合用户画像、上下文与行为序列,提升个性化相关性建模能力,兼顾准确性、多样性、新颖性与业务收益;\n4、多模态内容理解:利用视频、图文、直播等多模态表征与对齐技术,提升内容语义理解、匹配与可解释性,增强长尾与冷启动效果;\n5、前沿技术探索和创新应用:探索并推动LLM、Agent和生成式推荐等前沿技术在搜索场景的应用。\n加分项\n1、有异构混排、跨域排序、统一多目标优化(体验/收益/供给)经验;\n2、在SIGIR/KDD/WWW/RecSys/ACL/NeurIPS/ICLR等发表相关论文或有开源影响力;\n3、有端到端生成式搜索/推荐、语义召回体系升级等成功案例。\n\n任职要求\n1、算法能力:具备扎实的机器学习与深度学习基础,熟悉搜索/推荐核心问题:召回、排序、相关性、特征与样本构建、负采样、校准、去偏与评估等;\n2、搜索/推荐经验:有垂直搜索、推荐系统、广告排序等线上实战经验,能独立定位问题并推动指标提升;\n3、多模态与语义理解:熟悉NLP/Query理解、语义匹配、向量检索、多模态表征(图文/视频)等方向,有落地经验优先;\n4、大模型/生成式方向:了解或实践过LLM、生成式推荐、RAG/工具调用、蒸馏与对齐、端到端训练与推理优化等,有线上落地经验优先;\n5、工程与数据能力:熟练使用Python/C++/Java之一,熟悉PyTorch/TensorFlow;具备大规模数据处理与分布式训练/推理经验,关注线上时延与成本;\n6、综合素质:强业务理解与结果导向,良好的沟通协作能力,能在复杂目标下做取舍并推动跨团队落地。",
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