岗位描述
岗位描述
1. 负责查询理解、意图识别、查询改写与拆解等能力建设,提升复杂自然语言查询和多轮检索场景下的搜索效果。
2. 负责关键词检索、向量检索及多路召回融合,优化相关性排序与重排策略,提升结果的准确性、覆盖度、时效性和多样性。
3. 面向 LLM / Agent 的信息使用需求,优化正文及证据片段选择、内容去重、上下文组织和来源信息输出,提高有限 Token 预算内的有效信息密度。
4. 建立搜索评测集与效果分析体系,通过离线实验、线上反馈和失败案例分析,持续优化检索效果及下游任务表现。
5. 与数据及平台研发协作,推进网页内容处理、索引更新和搜索 API 的集成上线,优化服务延迟、吞吐量、稳定性及资源成本。
6. 跟踪信息检索与大模型相关技术进展,结合业务需求开展技术验证,推动有实际收益的方案落地。
岗位要求
1. 具备搜索引擎、信息检索、语义检索或生产级 RAG 检索模块的实际研发经验,能够清晰说明个人承担的工作、技术方案及效果。
2. 理解搜索系统的主要链路,在查询理解、召回、排序、重排或检索评估中至少一个方向具有深入实践。
3. 熟悉倒排索引、向量检索、相关性建模等基础方法,能够根据数据特点和业务需求设计检索方案并分析效果。
4. 熟练掌握 Python、C++等至少一种编程语言,具备扎实的数据结构与算法基础,以及独立开发、调试和性能优化能力。
5. 具备实验设计和数据分析能力,对搜索业务效果评估有理解,并结合业务任务判断优化的实际价值。
6. 具备良好的问题拆解、沟通协作和主动推进能力,能够在项目早期参与方案设计,并推动核心模块落地。
以下经历优先考虑:
● 有开放网页搜索、跨语言检索、长尾查询或时效性搜索经验。
● 有 Embedding / Reranker 模型训练、微调、蒸馏,或检索训练数据构建经验。
● 有面向 LLM / Agent 的搜索 API、联网问答、多轮检索或 Deep Research 项目经验。
● 有网页采集、正文抽取、内容去重、质量识别或增量索引经验。
● 有大规模检索系统、分布式搜索服务或低延迟 API 的建设与优化经验。