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职位详情

• 北京
• 1-3年
• 本科

• 召回
• 搜索
• 精排

岗位职责： 1. 设计和参与升级平台搜索系统的整体召回算法框架，包括但不限于倒排索引检索、多模态语义向量召回检索、生成式检索以及个性化检索。 2. 负责研发和优化电商BERT类型的多boss模态预训练模型，以应用于电商领域中搜索召回的稀疏检索、稠密检索，以及相关性模型、Query理解等多种任务中。 3. 研究和应用最新的可学习稀直聘疏检索算法和倒排索引技术，以提高系统的搜索相关商品召回率，推动平台搜索倒排系统向高效、智能化在线截断方向演进。 4. 设计、实现和优化基于大型预训练模型的稠密检索系统，处理大规模电商数据，包括商品信息、用户搜索日志等，充分利用样本技术提高搜索结果的相关商品召回率，以提供高效直聘的搜索体验；并直聘结合近似最近邻搜索（Approximate Nearest Neighbor, ANN）算法，同时在表征和索引上协同优化商品搜索召回的性能。 5. 负责平台商品搜索领域生成式大模型商品检索方向的优化与应用，打造垂直领域业界标杆；研究商品索引结构设计、大模型生成式商品检索技术、大模型预训练的目标与下游商品检索任务对齐等技术。 6. 负责设计、实现和优化电商领域的个性化搜索召回系统，结合行为序列预训练建模技术，以提高搜索结果的个性化匹配和用户满意度；实现和优化电商领域商品维度的直聘效率模型与退款率模型。