Company Antgroup
Focus Tech · Algorithm
Location 北京, 上海, 杭州
Published August 26, 2026
团队介绍 我们负责蚂蚁的全网搜索和信息获取能力,目标是帮助用户和 AI 应用从持续增长、结构复杂且充满噪声的互联网中,快速获得相关、可信、及时的信息。 全网信息获取不只是“搜一下”:从网页发现、解析和理解,到 Query 理解、召回、排序和结果生成,每个环节都需要在效果、时效、成本和延迟之间取得平衡。AI 正在重新定义搜索——从匹配与排序,进一步发展到基于大模型的内容理解、证据抽取,以及由 Agent 完成问题拆解、多轮搜索和信息整合。我们希望推动搜索从“找到网页”升级为“完成复杂的信息获取任务”。
职位描述
职位要求 具备扎实的计算机、机器学习和算法基础,能够从问题本质出发分析和解决复杂问题,对搜索与大模型技术保持持续好奇。 具备优秀的编程能力,熟练使用 Python;具备 C/C++、分布式训练或高性能推理经验者优先。 在以下一个或多个方向具有较深入的研究或实践经验: 搜索、信息检索、召回或排序; 自然语言处理、大语言模型或内容理解; Agent、RAG、AI Search 或 Deep Research; 大模型后训练、偏好优化、强化学习或 Reward Model。 具备良好的数据分析和实验能力,能够完成数据建设、离线评测、线上实验和问题归因,并推动算法在真实业务中落地。 具备良好的沟通协作和工程意识,能够与产品、工程及业务团队共同定义目标并推进交付。 加分项 有搜索引擎、AI Search、RAG、Search Agent 或 Deep Research 系统建设经验; 有大模型训练、后训练、推理优化或数据闭环建设经验; 在 SIGIR、WWW、WSDM、KDD、ACL、EMNLP、NeurIPS、ICLR、ICML 等会议发表相关论文; 在 ACM/ICPC、NOI/IOI、Topcoder、Kaggle 等比赛中获奖,或有高质量开源项目经验。 你将获得 技术深度: 深入召回、排序、内容理解、LLM 后训练、Agent 和大规模在线系统,参与传统搜索与前沿 AI 的深度融合。 真实场景: 面向蚂蚁的大规模业务和 AI 应用建设搜索能力,通过真实反馈持续验证和迭代技术方案。 成长空间: 参与 AI 搜索从搜索底座、证据化结果到 Search Agent 的持续演进,共同探索下一代信息获取方式。
C++、Java、Python、个性化推荐、云计算、人工智能搜索、内容生成、多媒体搜索、大数据、广告、推荐、推荐系统、搜索、搜索/推荐/广告经验、搜索平台、智能交互、智能检索、智能研发、机器学习框架、架构设计、架构设计经验、检索系统、海量数据、深度学习框架、生成模型、电商、研发效能、系统设计、跨模态检索