搜索算法岗位的核心职责
在电商平台、内容推荐系统或搜索引擎公司，搜索算法工程师的主要任务是让系统“更懂用户”。比如你在某宝搜‘冬季保暖羽绒服’，系统不仅要找到相关商品，还得按销量、价格、用户偏好排序。背后这套逻辑，就是搜索算法团队在维护和优化。
必须掌握的技术能力
扎实的编程基础是门槛。大多数岗位明确要求熟练掌握 Python 或 Java，部分对性能要求高的场景还会用到 C++。数据结构与算法是笔试重点，尤其是排序、哈希、树结构和图算法的应用。
熟悉常见的信息检索模型是基本功。比如 BM25 算法常用于文本相关性打分，它会综合词频、文档长度等因素计算匹配度。一个典型的查询处理流程可能长这样：
def calculate_bm25(tf, doc_len, avg_doc_len, N, df, k1=1.5, b=0.75):
idf = math.log((N - df + 0.5) / (df + 0.5) + 1)
numerator = tf * (k1 + 1)
denominator = tf + k1 * (1 - b + b * (doc_len / avg_doc_len))
return idf * (numerator / denominator)机器学习与排序模型的实际应用
现在的搜索系统普遍采用 Learning to Rank（LTR）技术。比如你看到的商品列表，并不是简单按销量排，而是由模型综合点击率、转化率、停留时间等多个信号打分后排序。常用的方法包括 Pointwise、Pairwise 和 Listwise 三类。
工作中经常要处理特征工程问题。用户是否登录、设备类型、地理位置、历史行为这些都可能成为排序因子。把这些特征喂给 XGBoost 或 DeepFM 模型，产出初步排序结果，再结合业务规则做微调。
大数据工具链的日常使用
单机跑不通大样本。Hive 用来查日志表提取训练数据，Spark 做特征拼接是常态。一个典型的数据处理脚本可能是这样：
spark-submit \
--class com.search.rank.FeatureAssembler \
--master yarn \
--num-executors 20 \
--executor-memory 8g \
--conf spark.sql.adaptive.enabled=true \
search-job.jar --date 2024-03-15线上服务对延迟敏感，所以也要了解 Elasticsearch 或自研检索引擎的原理。倒排索引怎么建、分词策略如何选、过滤条件怎么加速，都是上线前要反复验证的问题。
软性要求往往决定成长空间
能看懂论文只是起点。真正有价值的是能把一篇 SIGIR 论文里的新方法改造成适合当前业务的版本。比如把某个注意力机制引入 query 扩展模块，提升长尾查询的效果。
沟通能力同样重要。产品说‘想让用户更快找到想要的东西’，这需要拆解成可量化的指标——是降低首屏跳出率？还是提升前三页的转化？然后设计 AB 实验验证改动效果。
实际项目中的常见挑战
上线一个新模型，发现 A/B 测试指标上涨，但第二天流量突增时 RT 直接翻倍。这时候就得回过头看特征抽取有没有做缓存，模型推理是否可以批处理优化。
还有冷启动问题。新上架的商品没有点击数据，传统模型容易把它压得很低。这时候可能需要引入内容相似性、类目热度等辅助策略，避免优质新品被埋没。