AI搜索算法/架构工程师（实习/全职）
岗位摘要
负责DeepSeek搜索引擎核心算法优化，包括query理解、召回、排序、索引筛选、质量评估等方向，提升搜索结果准确性、权威性和实时性；建设多语言、多场景、多模态搜索能力，解决不同语言、地区、内容生态和用户需求下的搜索问题
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岗位职责
- 负责DeepSeek搜索引擎核心算法优化，包括query理解、召回、排序、索引筛选、质量评估等方向，提升搜索结果准确性、权威性和实时性
- 建设多语言、多场景、多模态搜索能力，解决不同语言、地区、内容生态和用户需求下的搜索问题
- 构建搜索质量评估体系，包括自动化评估和badcase分析，为算法迭代提供清晰可解释的判断依据
- 与架构、数据、产品、posttrain等团队紧密协作，从真实用户需求出发，完成问题发现、方案设计、实验验证与线上落地
- 持续跟进搜索、RAG、LLM、多模态等技术进展，针对DeepSeek业务场景设计简洁高效的算法
- 负责DeepSeek搜索引擎的开发和维护，利用底层计算、存储、通信基础设施构建支持千亿级数据、千万日活用户的大规模信息检索系统
- 开发并优化在线召回、排序、策略模块及离线索引构建管线，在性能、成本与效果间做系统性权衡
- 与算法、数据团队紧密协作，支持新模型、新算法快速落地及内部研究与评估需求
- 探索搜索新架构、新范式，为Agent提供更强大的信息检索工具
任职要求
- 至少熟悉机器学习、深度学习、信息检索中的一个方向
- 对搜索和大模型结合感兴趣，愿意持续学习新技术并深入真实业务问题，从badcase和用户反馈中定位系统短板
- 具备良好的工程落地能力与意识，不做过度设计，能在成本与延时约束下完成算法落地
- 沟通直接、协作意识强，具备优秀的跨团队协作能力
- 有搜索、推荐、广告、RAG、chatbot等大规模在线系统经验者优先
- 熟练掌握C++或Rust，熟悉Python、SQL等常用语言，工程能力强
- 熟悉数据密集型系统开发和性能优化，有良好的系统设计品味
- 熟悉大规模分布式向量检索技术（稠密/稀疏/多向量）及RDMA高性能通信技术者优先
- 熟悉Pytorch、CUDA等模型推理技术，了解KVCache存储系统，有模型部署和推理加速经验者优先
- 有大规模搜索/推荐/广告/多模态检索系统研发经验或大规模数据处理经验者优先
- 有个人开源项目作品、深度参与过大型开源软件研发或发表过高水平学术论文者优先
加分项
- 熟悉大规模分布式向量检索技术（稠密/稀疏/多向量），熟悉 RDMA 高性能通信技术
- 熟悉 Pytorch、CUDA 等模型推理技术，了解 KVCache 存储系统，有模型部署和推理加速经验
- 有大规模搜索/推荐/广告/多模态检索系统研发经验
- 有个人开源项目作品，深度参与过大型开源软件研发，发表过高水平学术论文
- 搜索是 AGI 感知世界的原生感官
- 我们正在打造下一代 AI 原生的通用搜索引擎，它不再只是返回十条蓝色链接，而是让每一次提问都被真正理解，在全球范围内找到准确、及时、权威的信息
- 我们将探索 LLM 与搜索引擎的深度融合，让搜索成为 LLM 理解世界的重要基础设施：任何语言、任何模态都能被平等地检索
- 在这里，你将参与构建极致简洁 & 轻量的 LLM-based 检索系统，承载全球海量的搜索请求，在成本、延迟与效果之间寻找最优平衡
- 【实习/全职】：AI 搜索算法方向、AI 搜索架构方向
- AI 搜索算法方向
- 有大规模搜索/推荐/广告/多模态检索系统研发经验。有大规模数据处理经验
福利待遇
- 参与构建下一代AI原生搜索引擎，与顶尖团队共同探索LLM与搜索的深度融合
- 接触全球海量搜索请求，在成本、延迟与效果间寻找最优平衡，提升技术深度
- 与架构、数据、产品等多团队紧密协作，从真实用户需求出发推动技术落地
- 持续跟进搜索、RAG、LLM、多模态等前沿技术，保持技术领先
- 提供实习和全职岗位，灵活选择职业发展路径
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