阿里国际站-搜推广引擎工程师-搜推广引擎
关于我们
我们是阿里巴巴国际站智能技术部引擎工程团队，负责国际站搜索、广告、推荐三大核心业务的底层引擎，与算法及业务团队一起，为广告营收、买家留存、订单转化等核心指标做贡献。
团队方向：
● 在线引擎：高并发、低延迟的搜推广在线服务
● 算法工程：模型训练与推理工程化，推动全图化、实时化、深度学习落地
● 离线大数据：特征、索引、样本等数据生产链路
● Agent 工程：把搜推广能力封装成 Agent 可调用的工具，构建智能导购、智能投放、智能诊断等应用
我们同时负责大模型在线推理服务化，从算子、Batch 调度、量化等层面优化性能，服务买家和卖家。性能、效能、稳定性是我们的立身之本。
你将负责
1. 参与分布式搜索、推荐、广告引擎的设计、开发与性能优化。
2. 参与在线/离线搜推服务及算法服务的架构设计与开发。
3. 基于 TensorFlow / PyTorch 等框架，构建大规模在线模型服务，支撑深度学习与大模型落地。
4. 优化模型推理的吞吐、延迟和成本。
5. 参与 Agent 系统开发：将引擎能力工具化（Tool / API / MCP），开发 Agent 编排与应用，建设评测、观测与安全治理体系。
6. 与算法团队探索生成式搜推、RAG 等新业务形态，并推动落地。
7. 引入智能化工具，提升团队研发效能。
任职要求
1. 本科及以上学历，2 年以上 Linux 下 C++ / Java 开发经验。
2. 精通 C/C++，熟悉 Java、Go、Python 中的一种或多种。
3. 精通 TCP/IP，熟悉 Linux 高性能服务端编程（网络通信、多线程、高并发、内存管理）。
4. 熟悉深度学习，有 TensorFlow / PyTorch 推理开发经验，了解大模型推理流程（Prefill / Decode、KV Cache 等）。
5. 了解 Agent 基本原理（Function Calling、ReAct、多 Agent 协作、Prompt / Context 工程），有开发经验者优先。
6. 了解推理优化手段（Batch 调度、量化、算子融合），熟悉 vLLM、TensorRT-LLM、Triton 等框架者优先。
7. 有数据意识，能围绕延迟、QPS、成本、效果定位并解决问题。
8. 学习能力强，乐于使用新工具提升效率，能阅读英文技术文档与论文。
加分项
● 有搜索、推荐、广告系统经验。
● 熟悉 LangChain / LangGraph、Dify、MCP、A2A 等 Agent 框架或协议，有落地经验。
● 有 RAG、向量检索或生成式推荐经验。
● 熟悉 Flink、Hadoop、Storm、MetaQ、Redis 等中间件。
● 了解 GPU / CUDA。
● 有开源贡献、顶会论文，或可量化的性能优化成果。