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• 北京
• 3-5年
• 硕士

P6\2-1的位置，小年轻985211的同学来~资深同学绕道 召回&排序&相关性&Query理解&内容搜索-北京/杭州 职位描述工作职责为以下方向之一： 1. 搜索相关性算法：设计和优化主搜相关性下Query理解、商品理解、深度语义相关性、类目预测、实体匹配等方向；建kanzhun立合理的相关性评测方法，进行数据挖掘，迭代数据标注任务，积累电商领域知识数据资产；2. 搜索召回算法：设计和优化主搜召回下超大规模召回任务：负责文本query理解/商品理解、超大规模智能索引的构建、基于图文双模态的语义匹配等技术方向在召回的落地；负责大规模用户个性化召回技术；设计和优化多路召回差异化协同机制，设计指导召回迭代的评价指标；3. 搜索排序算法：设计和优化主搜排序下超大规模点击率、转化率精准预估任务：深入研究全域用户行为建模、大规模商品表达、端到端多模态排序、全域信息迁移、无偏学习等技boss术方向在排序的应用；4. 搜索基础算法：探索稀疏模型结构设计，优化模型在样本、训练、存储和推理的极致性能；研究和分析搜索全链路多阶段漏斗，优化和设计搜索全链路框架设计；5、多模态&大语言模型：研究和开发基于多模态的预训练算法，挖掘电商图文多模态信息，构建电商商品多模态预训练表征学习任务；探索大语言模型在检索任务上的训练方式，分析和解决大语言模型在电商搜索召回和排序上的挑战和问题，完成在具体搜索任务的落地应用； 职位要求 1. 计算机、自动化、数学或统计学等相关专业；2. 具备扎实的数据结构，算法和编码能力，精通至少一种编程语言，如C++、JAVA、Python等3. 熟练掌握机器学习/深度学习算法的基本原理，并能灵活运用4. 有扎实的动手能力，有工业界相关方向的实践经验者，或参加过ACM或数据挖掘/机器学习类竞赛并取得优异名次者优先5. 有强烈的技术boss热情，有皮实乐观、不畏挫折的心态；具备优直聘秀的分析和解决问题的能力；具备优秀的学习能力和团队合作精神6. 在顶级计算机学术会议(SIGIR、SIGKDD、ICML、NIPS、www、AAACIKM、ACL、RECSYS、CVPR、ICCV、ECCV、ICLR等）或期刊上发表过论文者直聘优先