AI 搜索算法 / 架构工程师

1.负责 DeepSeek 搜索引擎的核心算法优化，包括 query 理解、召回、排序、索引筛选、质量评估等方向，让搜索结果更准确、权威、实时，更适合 LLM 理解与使用。

2.建设多语言、多场景、多模态的搜索能力，解决不同语言与地区、不同内容生态、不同用户需求下的搜索问题。

3.构建搜索质量评估体系，包括自动化评估、badcase 分析等，让算法迭代有清晰、可解释的判断依据。

4.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。

5.持续跟进搜索、RAG、LLM、多模态等方向的技术进展，针对 DeepSeek 搜索业务场景设计简洁&高效的算法

1.至少熟悉机器学习、深度学习、信息检索中的一个方向。

2.对搜索和大模型结合感兴趣，既愿意持续学习新技术，也愿意深入真实业务问题，从 badcase 与 用户反馈中定位系统短板。

3.具备良好的工程落地能力与意识，不做过度设计，能够在成本与延时约束下完成算法落地。

4.沟通直接、协作意识强，具备优秀的跨团队协作能力。

5.有搜索、推荐、广告、RAG、chatbot 等大规模在线系统经验者优先。

AI 搜索架构方向

【工作职责】

1.负责 DeepSeek 搜索引擎的开发和维护工作。充分利用底层计算、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。

2.开发并优化在线召回、排序、策略模块，以及离线索引构建管线，在性能、成本与效果之间做系统性权衡。

3.与算法、数据团队紧密协作，支持新模型、新算法快速落地，支持内部研究与评估需求。

4.探索搜索新架构、新范式，为 Agent 提供更强大的信息检索工具。

【岗位要求】

1.熟练掌握 C++ 或 Rust，熟悉 Python、SQL 等常用语言。工程能力强。

2.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。

【加分项】

1.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。

2.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。

3.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。

4.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