向量引擎工程师-搜广推

负责小红书搜推广系统的向量检索引擎架构设计与核心算法研发。

优化大规模向量索引的构建、更新与查询性能，支持千亿索引毫秒级高性能检索。

学习和吸纳业界优秀的技术和理论成果，探索前沿向量检索技术（如混合检索、量化压缩、分布式索引、软硬协同等），并推动技术落地。

与算法、工程、产品团队协作，推动向量检索在搜推广场景的规模化应用。

具备扎实的C/C++语言编程基础，熟悉算法、数据结构、操作系统知识。

熟悉向量检索常见算法与框架（如HNSW/IVF/Scann/DiskAnn，hnswlib/faiss/mlivus等），有大规模向量索引构建与优化经验。

对技术有强烈的好奇心和热情，具备良好的分析和解决问题能力。

有搜推广系统等相关领域经验者优先，熟悉GPU加速计算或异构计算优化者优先。

在顶级会议（KDD、SIGIR、NeurIPS等）发表过向量相关论文者优先，有开源向量检索项目贡献或自研检索系统经验优先。