【校招】-服务端研发工程师 【注意】是正式岗，不是实习岗！请忽略本页面的实习相关内容！ 1、负责业务和平台的架构设计和研发工作，解决各类有挑战的技术问题，为产品和业务的发展提供强有力的支撑； 2、依照软件开发流程，根据产品和项目计划，完成所负责模块的架构设计、编码、测试和文档编写的全流程工作; 3、持续优化系统架构，提高系统在高并发、高流量和分布式环境下的性能和稳定性，保持系统的高可用性、高可靠性和高扩展性; 4、承担新技术预研和方案选型，参与关键技术点的攻坚工作，并进行技术推广，取得更大的业务收益。

【校招】-算法工程师 【注意】是正式岗，不是实习岗！请忽略本页面的实习相关内容！ 1、利用机器学习/深度学习技术/图计算技术，优化app内外搜索、推荐、广告、图像、风控、智能客服、平台等效果，提升数亿用户的购物体验和平台的变现效率; 2、深入产品和业务，发现算法和机制中的不足，提出改进方案并且推动实现; 3、跟踪业界和学术界最新进展，将理论成果应用到业务场景，提升业务效果。

【校招】-大模型算法工程师 【注意】是正式岗，不是实习岗！请忽略本页面的实习相关内容！ 在本岗位，您将有机会同时深入技术本质并驱动业务落地，具体将参与： 1.大模型基座研发与优化：参与构建及优化面向电商领域的多语言、多模态（图/视频/语音等）大模型基座，全流程深入数据处理、样本标注、模型预训练（Pretrain）、有监督微调（SFT）/强化学习（RL）等关键环节； 2.前沿技术探索与创新：持续跟踪并攻关大模型领域的前沿方向 (如：Long Context、Agent-RL、更高效的训练/推理框架等），通过算法创新持续提升模型的准确性、泛化性与性能； 3.大模型应用落地与赋能：将先进的模型能力与电商业务场景结合，主导技术方案的设计与实现，具体应用方向包括但不限于： • 体验革新：AI交互式搜索、生成式推荐、智能导购、智能运营助手、智能客服机器人等； • 内容创造：高质量多语言、多模态（文字、图片、视频等）的商品信息生成、数字人互动等； • 效率提升：漏斗效率优化、实时翻译、智能代码助手等； 4.技术价值闭环：深度理解业务场景，利用平台丰富的数据资源，推动技术创新落地，并通过AB实验等科学方法验证技术价值，最终提升用户、商家体验和商业效益。

1.参与客户端内H5/微信H5/PC端Web/微信小程序的日常需求分析和功能开发，优化用户体验； 2.与上下游团队密切配合，分析并给出最优的前端技术解决方案和效果实现； 3.熟悉并参与团队的前端基础技术工作建设， 优化用户体验，提升研发质量和效率。

1.参与客户端日常需求分析和功能开发，优化客户端的用户体验； 2.参与客户端整体的架构设计、运行期性能优化、设计动态化可扩展组件、提升整体研发质量和效率； 3.参与跨平台网络中间件、H5容器、Native容器的开发。

1.负责基础和业务的架构设计和研发工作，解决各类有技术挑战的问题，为产品和业务的发展提供最强有力的技术支撑； 2.按照软件开发流程，根据产品和项目计划，完成所负责模块的架构设计、编码、测试和文档编写的全流程工作； 3.持续优化系统架构，提高系统在高并发、高流量和分布式环境下的容灾容错能力，保证系統的高可用性、高可靠性和高扩展性; 4.承担新技术预研和方案选型，参与关键技术点的攻坚工作，帮助团队内的技术推广。

1.利用机器学习/深度学习技术/图计算技术。优化app搜索、推荐、广告、图像、风控、智能客服、平台等效果，提升数亿用户的购物体验和平台的变现效率； 2.深入产品和业务，发现算法和机制中的不足，提出改进方案并且推动实现; 3.跟踪业界和学术界最新进展，将理论成果应用到业务场景，提升业务效果。

1. 大模型基座研发与优化：参与多语言、多模态、AIGC等基座大模型的训练与优化，深入数据处理、Pretraining、Post-training的各个关键环节； 2. 前沿技术探索：持续跟踪并攻关大模型领域的前沿方向，通过算法创新持续提升模型的准确性、泛化性与性能； 3. 电商场景赋能：将先进的模型能力与电商业务场景结合，转化为实际生产力。

1、负责出海电商广告搜索、推荐引擎后台服务架构设计，打造高性能、高可用、可扩展的架构，支撑广告业务快速发展； 2、负责出海电商广告业务系统，包括：商家平台/投放中台/运营平台/计费平台/实时大数据平台的开发； 3、负责出海电商广告系统全链路研发和优化， 包括BC端后端服务架构，以及广告索引库、广告检索服务、服务框架、资源管控等模块设计和开发，提高系统性能和扩展性； 4、深刻理解广告业务，抽象和设计合理的技术架构，保证架构的合理性和前瞻性，以适应不断变化的需求； 5、持续优化系统设计，提升系统的性能、可用性、稳定性与可扩展性；

1、负责出海电商平台搜索、推荐、广告等核心业务的CTR/CVR/创意优化/商业化模型算法研发与优化，持续优化用户体验与业务效率； 2、优化从召回、粗排、精排到混排的全链路排序模型体系，驱动GMV和商业化增长； 3、深入分析用户行为与业务数据，挖掘业务增长点，构建数据模型并推动算法策略落地与迭代； 4、应用前沿深度学习技术如多任务学习、多模态建模、超长序列建模、强化学习、图神经网络等，解决业务中的关键问题； 5、探索生成式AI技术在电商领域的应用，包括但不限于用户/商品理解、生成式推荐、智能创意生成等，打造下一代智能电商体验。

1、负责搜索推荐服务数据体系的研发设计和建设，通过数据产品和数据服务等方式，赋能商家、运营的业务增长； 2、负责搜索推荐服务的数据建设、数据服务化的设计、开发、性能优化，为上层分析和挖掘提供可靠、统一的离线+实时数据服务； 3、负责搜索推荐场景的用户画像、正倒排索引开发； 4、负责搜索推荐系统的实时监控大盘、实验指标监控、数据质量监控等功能的开发。

【校招】-大模型算法工程师 【注意】是正式岗，不是实习岗！请忽略本页面的实习相关内容！云弧计划可与普通秋招同时投递。 在本岗位，您将有机会同时深入技术本质并驱动业务落地，具体将参与： 1.大模型基座研发与优化：参与构建及优化面向电商领域的多语言、多模态（图/视频/语音等）大模型基座，全流程深入数据处理、样本标注、模型预训练（Pretrain）、有监督微调（SFT）以及强化学习（RL）对齐等关键环节。 2.前沿技术探索与创新：持续跟踪并攻关大模型领域的前沿方向（如：Test-time scaling、Long Context、更高效的训练/推理框架等），通过算法创新持续提升模型的准确性、泛化性与性能。 3.大模型应用落地与赋能：将先进的模型能力与电商业务场景结合，主导技术方案的设计与实现，具体应用方向包括但不限于： ◦ 体验革新：AI交互式搜索、生成式推荐、智能导购、智能运营助手、智能客服机器人等 ◦ 内容创造：高质量多语言、多模态（文字、图片、视频等）的商品信息生成、数字人互动等 ◦ 效率提升：漏斗效率优化、实时翻译、智能代码助手等 4.技术价值闭环：深度理解业务场景，利用平台丰富的数据资源，推动技术创新落地，并通过AB实验等科学方法验证技术价值，最终提升用户、商家体验和商业效益。

1、通过业界领先的推荐技术提升出海电商推荐业务的各项指标，包括点击率、转化率、GMV等； 2、负责推荐系统的各阶段效果优化，包括召回/排序/重排等； 3、负责提升用户的推荐体验，包括推荐多样性、惊喜性、相关性等； 4、深入理解用户在出海电商的各类行为，分析驱动业务的增长点，并推动落地； 5、研究深度学习、自然语言理解、计算机视觉等领域的前沿算法，结合业务做算法改进和技术创新。

1、负责出海电商广告BC端算法策略设计以及模型迭代，优化广告商品转化效率和产品体验，帮助商家生意规模增长，促进广告业务规模增长； 2、从事全链路全场景广告算法优化（包括召回、模型、排序、出价策略、反作弊策略等），与来自国内外顶级名校、业界大厂经验同学合作，打造高效的出海电商广告产品； 3、在电商场景探索和应用前沿技术，包括深度学习技术（多任务多场景学习/超长序列建模/图神经网络等）和大模型技术（创意生成/生成式召回/模型优化等），提升转化效果和平台效率； 4、深入理解商家需求、深入理解用户的各类行为和需求，分析发掘驱动业务的增长点，并协调内外团队推动落地；

1、负责实现和优化大模型分布式训练以及在线推理系统，提升训练效率和推理性能，包括不限于：架构设计、算子开发、数据处理加速、Checkpoint保存与加载、通信优化等； 2、研究和优化大规模异构加速集群调度、存储、通信互联、监控、Profiling等组件，提升整体硬件利用效率； 3、研究并实现各种模型并行策略（DP/TP/PP/EP/CP）、混合精度、Zero、FSDP、MOE、FP8等技术，加速模型训练，优化显存开销； 4、设计和开发高效的离线、在线推理系统，优化TensorRT-LLM、ONNX-Runtime、vLLM等推理框架，加速整体推理性能；

1、围绕出海电商业务目标构建业务指标体系，监测业务经营状况，能够主动发现业务风险，定位并协助和推动问题解决； 2、根据业务所处阶段和面临问题，能够输出专题分析报告，为运营决策、产品优化提供策略和建议； 3、沉淀分析思路与框架，提炼数据产品需求，与相关团队协作并推动数据产品的落地。

1、优化深度学习在线推理服务框架，包括架构设计、系统研发、性能优化，保障模型推理性能与部署效率； 2、优化深度学习模型训练框架，包括不限于CPU的稀疏训练框架、Dense模型训练加速以及离线模型推理优化，保障模型训练的稳定与高效； 3、优化机器学习计算平台，负责构建一站式机器学习解决方案，涵盖从数据集管理、模型训练、模型优化、模型上线以及分布式计算全流程。

1、负责出海电商搜索推荐服务架构设计，打造高性能、高可用、可扩展的架构，支撑业务快速发展； 2、负责端到端全链路的研发和优化， 包括检索、打分、排序等相关后端服务架构， 包括前后端链路的交互方案把控， 优化搜索推荐引擎的计算和存储性能，提升单机吞吐； 3、维护和开发基础组件，包括索引库、检索服务、服务框架、资源管控等，提高系统的性能和扩展性； 4、深刻的理解业务，抽象和设计合理的技术架构，保证架构的合理性和前瞻性, 以适应不断变化的需求； 5、维护线上环境的稳定性，做好限流、熔断、降级等系统保护措施； 做好监控、告警等问题发现手段，及时响应问题修复和排查。

1、负责出海电商搜索场景Query理解、召回、排序、CTR/CVR模型、搜索相关性等算法模型策略优化； 2、负责提升出海电商搜索场景的各项业务指标，包括搜索GMV、用户增长等； 3、负责提升多国家、多语言环境下出海电商搜索相关性体验； 4、负责优化出海电商搜索导流场景，包括底纹词、下拉推荐、相关搜索等Query推荐场景。

1、构建电商领域的大模型基座模型，持续优化预训练、后训练算法，利用RAG、Long Context、RL、多模态等技术，提升模型的理解、推理能力； 2、针对大模型Reasoning、Perception等多个方向，研究以RL算法为核心的训练范式，持续探索RL算法的scaling和泛化能力； 3、设计和开发、优化由大模型驱动的电商业务Agent，利用RL等技术，提升Agent的规划、推理能力； 4、使用大模型/多模态大模型技术，改进用户行为理解、商品检索、商品排序、商品创意生成、商品内容理解等环节的效率，提升用户体验和系统智能化水平； 5、设计和实施大模型算法评估框架，对模型性能进行监测和评估，并根据结果进行模型调优，确保系统的稳定性和可靠性； 6、与产品团队、工程团队和数据团队等紧密合作，理解业务需求，制定并实施相应的算法解决方案； 7、持续学习与创新。跟踪最新的大模型研究进展，不断学习新技术和算法，将最新的科研成果应用到实际业务中，提升用户体验和用户留存；