锦鲤求职岗位描述
岗位职责
团队在做什么
搜索广告正在经历从"统计模型 + 人工特征"到"LLM 理解 + 生成式排序"的范式切换。我们负责搜索广告最核心的两类模型——相关性判断模型（决定广告与 query 是否语义匹配）与 CTR/CVR 预估模型（决定流量分配与投放效果）——并推动它们整体向大模型架构演进：让模型不仅"算得准"，更能"读得懂"用户 query 与广告内容背后的真实意图。
工作职责
1、负责搜索广告相关性判断与 CTR/CVR 预估模型的研发与升级，基于 LLM / 多模态技术重构语义匹配与效果预估能力，解决用户意图理解、广告内容理解、相关性判别等核心问题；
2、探索生成式排序（Generative Ranking）、LLM 精排打分等新范式在搜索广告场景的落地，推动排序模型从 encoder 打分向 decoder 生成/判别融合架构演进；
3、负责大模型在排序场景的训练与优化全链路：训练数据构建与清洗、SFT、偏好优化（DPO/RLHF）、大模型到小模型的知识蒸馏、效果评测体系搭建，兼顾效果与在线推理成本；
4、结合小红书图文/视频多模态内容与海量用户行为，攻克种草-转化长链路建模中的稀疏性、波动性难题，持续提升预估准确度与广告投放效果；
5、关注推理优化与在线架构（KV cache、前缀复用、量化/投机解码、低成本 serving），推动模型能力在延迟与算力约束下的工程落地；
6、探索 Agent 化智能评测、合成数据、模型即标注等前沿手段，建设可持续迭代的数据-模型飞轮。
岗位要求
任职资格
1、计算机/人工智能/数学等相关专业，本科及以上学历；扎实的机器学习、深度学习与 NLP 基础，深入理解 Transformer 及 LLM 的预训练/微调/推理原理；
2、有 LLM 落地经验：熟悉 SFT、偏好优化、蒸馏、推理优化中的至少两个方向，有真实业务上线案例；
3、熟悉 CTR/CVR 预估或相关性/语义匹配建模，理解样本、特征、模型、线上 serving 的完整闭环，能独立定位并解决效果问题。
加分项
1）有相关性建模、搜索排序、广告精排的实际业务经验，理解相关性质量与广告生态的关系；
2）有 LLM 上线经验，处理过推理延迟/成本约束下的模型落地（量化、蒸馏、KV cache 优化等）；
3）有生成式推荐/排序、多模态检索、RAG 等前沿方向的实践或深入思考；
4）有顶会论文，或在大模型比赛中取得突出成绩；
5）熟悉广告竞价/拍卖机制，理解预估模型与出价、计费机制的联动。