AI搜索算法专家(大模型与Agent方向) 35-55k·15薪
北京 3-5年 硕士 招1人 今日更新
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陈女士 4分钟前在线 已认证
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职位介绍
岗位描述: 1、负责AI搜索核心算法方向建设,围绕LLM Search、GenSearch、RAG、Agent Search设计并落地检索、重排、生成、反馈闭环等关键能力,支撑新一代搜索体验升级; 2、大模型后训练(Post-training):负责搜索场景下大语言模型(LLM)的微调与对齐,包括高质量SFT数据建设,以及利用强化学习(如PPO、DPO、GRPO等)进行人类/AI反馈对齐(RLHF/RLAIF),提升大模型在搜索问答、查询理解和医学推理总结上的能力; 3、搜索Agent与智能检索:设计并落地基于LLM的搜索Agent架构,实现复杂Query的任务拆解(Planning)、多步检索(Multi-hop Retrieval)、工具调用(Tool-use/Browsing)、自我反思(Self-Reflection)与动态决策流,落地工业级Skills; 4、主导建设面向AI搜索的数据飞轮与评测体系,包括垂直领域专家级训练数据构造、偏好数据生产、自动评测、人工评测、线上实验与Badcase闭环,形成可持续迭代的算法生产机制; 5、与工程、产品、数据团队协作,在大规模、高并发线上环境中推动算法架构演进,兼顾效果、时延、稳定性与成本,实现前沿技术向业务价值的高效转化。 岗位要求: 1、教育背景:计算机、数学、人工智能等相关专业硕士及以上学历,2年以上搜索、推荐或大模型相关算法工作经验; 2、算法基础:深入理解机器学习、深度学习及信息检索(IR)基本原理;熟练掌握 PyTorch 及常用大模型微调/推理框架(如 DeepSpeed, Megatron-LM, LLaMA-Factory, vLLM, Ray 等)。; 3、大模型实战经验:熟悉主流开源LLM的架构设计,有实际的SFT、DPO/PPO等后训练实操经验,对大模型涌现能力、Prompt Engineering有深刻理解。; 4、搜索/RAG背景:熟悉 RAG 系统全生命周期,理解向量数据库及索引原理,有在检索、重排或Query理解(改写、意图识别、实体抽取)领域的实际落地经验; 5、学习与跟进能力:具备极强的学术敏感度,能快速跟进并复现业界新论文(如 Agent 架构、新的 Alignment 方法等)。
其他信息
语言要求:不限
行业要求:互联网

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更新时间:2026-09-29