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AI搜索架构与系统设计-阿里星

· 北京 / 杭州 · 阿里巴巴控股集团

JD数据
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        "responsibilities": "AI搜索架构与系统设计-阿里星\n\n基础信息\n毕业起止时间要求:2026-11-01 - 2027-10-31\n职位类别:技术类\n招聘项目:阿里巴巴2027届应届生\n工作地点:北京 / 杭州\n\n职位描述\n负责设计与构建涵盖公共互联网信息的下一代 AI 搜索系统。主导从数据采集、索引构建到检索增强生成(RAG)的全链路架构设计,解决在百亿级文档规模下的高并发、低延迟及事实一致性难题。 核心职责包括: \n1、公网数据流水线架构设计:设计并实现高吞吐的公网数据采集与清洗系统,应对海量、多模态及动态变化的公开网络数据; \n2、混合检索与 RAG 引擎优化:构建基于“向量检索 + 关键词倒排索引”的混合检索架构,在百亿级文档库中实现毫秒级的高精度召回; \n3、大模型事实一致性校验:研发生成式搜索中的事实校验模块,抑制“幻觉”现象。 建立自动化评估框架,量化搜索结果的可解释性、准确性及来源权威性; \n4、高性能系统架构演进: 参与 AI 搜索系统的整体架构设计,推动系统从传统云原生架构向 AI 原生架构转型,整合分布式索引与大模型推理能力,平衡计算资源成本与系统性能。\n\n职位要求\n1、计算机科学、人工智能或相关专业博士学历; \n2、精通 Python/C++/Go 中至少一门语言,具备深厚的数据结构与算法基础; \n3、搜索引擎核心技术:深入理解倒排索引原理、BM25/TF-IDF 算法及分布式索引构建策略,有亿级数据量索引优化经验者优先;\n4、向量检索与大模型:熟练掌握主流向量数据库及近似最近邻搜索(ANN)的优化,熟悉基础RAG 框架的实现与优化; \n5、分布式系统架构:具备高并发、高可用系统设计经验,熟悉 Kubernetes 及微服务架构; \n6、对 AI 搜索前沿技术(如 Agentic Search, Multi-modal Retrieval)有敏锐的洞察力; \n7、具备优秀的逻辑思维能力,能够独立拆解复杂问题并提出创新解决方案; \n8、良好的沟通协作能力,能够跨团队推动技术落地。 \n加分项: \n1、有主导或参与过工网搜索引擎或大型知识库问答系统的建设经验; \n2、在人工智能和计算机系统顶级会议发表过相关论文; \n3、ACM/ICPC等国际奖项获得者,主流开源项目活跃贡献者。\n\n在招业务\n阿里巴巴控股集团",
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