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  • 岗位职责: 1. 参与地图AI搜索、生成式推荐算法的设计、开发和优化; 2. 改进搜索和推荐模型,提高系统性能和准确性; 3. 分析处理大规模地图数据,提取有效
  • 工作职责 -Responsible for designing strategies and optimizing algorithms for the adv
  • * 负责核心排序/策略模型的设计与迭代,探索多任务、序列建模与大模型技术在在线决策中的应用。 * 负责路线权值/策略模型的设计与迭代,探索大模型技术在路线召回系
  • AI算法工程师(大模型/知识图谱/智能体方向) 岗位职责 1、负责知识图谱体系构建与大模型落地应用开发,开展行业技术方案调研、架构设计、算法迭代与工程落地,支撑
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  • 【岗位职责】: 1.Optimize the pipeline and model performance of large language models (
  • 工作职责 1.负责研究和应用最前沿的AI大模型技术,如文心、Qwen、DeepSeek等,针对不同业务场景选择并微调合适的大模型,进行大语言模型落地应用,根据行
  • 搜索算法工程师

    35-65K·16薪
    北京海淀区上地 经验不限 硕士
    工作职责 负责百度搜索检索效果优化,具体职责如下: -负责通用检索结果排序优化,主要涉及query分析、语义相关性计算、排序模型等方向优化 -负责检索个性化效果
  • C++/php

    20-40K·16薪
    北京海淀区西北旺 经验不限 本科
    百度搜索架构部 效率工程架构研发工程师 欢迎投递!
  • 工作职责: -负责搜索产品(含网页、视频、图搜、语音&视觉、资讯&热议、问答等产品)优化和创新 -挑战每天亿级服务,打造高并发、高稳定性、秒级查询的稳定
  • 【工作职责】 -负责百度核心搜索架构的测试开发工作,全白盒测试,制定项目测试方案,计划并实施,保证项目质量和进度 -设计与执行测试用例,跟踪定位产品软件中的缺
  • - 负责搜索产品(含网页、视频、图搜、语音&视觉、资讯&热议、问答等产品)优化和创新     - 挑战每天亿级服务,打造高并发、高稳定性、秒级查询的稳定服务  
  • 部门:百度-搜索架构部 职位:效率中台架构研发工程师 工作职责: -参与搜索引擎、推荐引擎基础技术的研发,为策略迭代提供架构支撑 -负责搜索、推荐引擎系统调研/
  • 【工作职责】 -负责百度学术搜索的相关性排序算法的研究 -负责百度学术搜索大规模数据的分析和处理 -基于机器学习、数据挖掘等前沿的方法对海量用
  • 工作职责: -全面负责业界最大中文搜索引擎的在线架构和离线架构,包括文本搜索、视频搜索、图片搜索、语音检索、视觉检索、资讯/热议等各类搜索系统的架构研发工作 -
  • 工作职责 -针对广告核心任务(如 CTR/CVR 预估、出价优化、广告排序),设计、开发并部署基于深度学习的模型 -研究并应用前沿深度学习架构(如 Transf
  • 北京 3-5年 硕士
    工作职责 -设计基于深度学习的驾驶行为决策模型(如场景理解、交互意图博弈、自车轨迹规划),解决路口通行、变道博弈、礼让行人等复杂交互问题; -研究多智能体强化学
  • AI算法工程师(大模型/知识图谱/智能体方向) 岗位职责 1、负责知识图谱体系构建与大模型落地应用开发,开展行业技术方案调研、架构设计、算法迭代与工程落地,支撑
  • 【岗位职责】: 1. 面向海外电商广告投放,负责 CTR/CVR/ROAS 等核心预估模型迭代,提升排序与流量分配效率 2. 负责 oCPC/自动出价与预算优化
  • 工作职责 -搜索首位智能化结果优化,负责搜索首位结果的智能化优化,提升搜索结果的相关性和用户满意度 -利用大模型技术,优化搜索首位答案效果,确保首位结果能够精准
  • - 负责搜索产品(含网页、视频、图搜、语音&视觉、资讯&热议、问答等产品)优化和创新     - 挑战每天亿级服务,打造高并发、高稳定性、秒级查询的稳定服务  
  • Responsibilities: -Optimize the pipeline and model performance of large language
  • AI算法工程师(大模型/知识图谱/智能体方向) 岗位职责 1、负责知识图谱体系构建与大模型落地应用开发,开展行业技术方案调研、架构设计、算法迭代与工程落地,支撑
  • 工作职责 -针对广告核心任务(如 CTR/CVR 预估、出价优化、广告排序),设计、开发并部署基于深度学习的模型 -研究并应用前沿深度学习架构(如 Transf
  • 岗位职责: 1、负责搜索算法的评估与优化,提升搜索系统的准确性与用户体验; 2、参与搜索模型的设计与实现,推动算法在实际业务场景中的落地应用; 3、
  • 你要解决的问题 ● 如何把自然语言任务、领域上下文、输出约束、预算和权限转化为可检索的 routing context。 ● 如何构建关键词、向量、图关系、
  • 工作职责 1、短文本理解。对海量Query进行自动化的改写、实体抽取等,使得搜索结果更精准; 2、长文本理解。对复杂的长文本笔记进行语义理解、标签建设,为下游提
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