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岗位职责： 1.深入理解搜索与推荐业务场景（如信息抽取、知识生成、智能问答等），设计并落地基于多模态大模型的创新性技术方案。 2.主导多模态大模型应用的全流程研发工作，包括： 训练数据策略：数据收集、清洗及质量提升。 模型定制与调优：融入（电商）领域知识、开展指令微调（SFT）、应用强化学习（RLHF）、优化模型性能（训练/推理效率与效果）、开发FunctionCalling功能等。 效果验证：构建并实施模型评估体系，确保效果可衡量、可迭代。 3.精通提示词工程（PromptEngineering），持续改进提示设计以增强模型在具体任务中的表现。紧跟行业前沿进展（如Tool-AugmentedLLM、Agent架构等），探索新技术路径并推动现有系统演进。 4.积极将主流LLM应用框架（如LangGraph、LlamaIndex）应用于实际项目中，提升开发效率与系统能力上限。 岗位要求： 1.计算机科学、人工智能或相关方向硕士及以上学位。 2.具备扎实的自然语言处理基础，掌握常见NLP任务（如问答系统、命名实体识别、情感分析、摘要生成与抽取、知识图谱构建与应用等）。 3.熟悉主流大语言模型（GPT/Qwen/DeepSeek/LLaMA）和多模态对齐模型（如CLIP、BLIP-2、ViT）的结构与原理。 4.熟练使用PyTorch深度学习框架及HuggingFaceTransformers生态，有大模型训练/推理优化工具（如DeepSpeed、Colossal-AI、FSDP、vLLM等）使用经验者优先。 5.掌握Transformer架构（Attention机制及其变体），熟悉预训练、参数高效微调（PEFT）、指令微调（SFT）、基于人类反馈的强化学习（RLHF）等关键技术者优先。 6.具备良好的沟通协作能力、团队合作意识以及规范的文档编写习惯。 7.有搜索、广告、推荐系统（搜广推）项目背景，尤其具备电商场景实践经验；在大模型或多模态领域发表过高水平论文（ACL、EMNLP、NAACL、ICLR、CVPR、AAAI等）或参与有影响力的开源项目；具备LangChain、LlamaIndex等LLM框架的实际落地经验者优先。

工作职责： 1、负责外卖及酒旅类商品内容的语义解析，涵盖实体识别、关系抽取、类别划分等任务，用于构建高准确率的知识图谱体系； 2、主导外卖与酒旅商品的同款匹配能力研发与优化。 3、关注自然语言处理领域的最新进展，推进先进技术迭代与实际场景落地。 岗位要求： 1、具备扎实的NLP理论功底，熟练掌握BERT、Transformer等模型结构，具有大模型微调及智能体应用实践经验者优先； 2、拥有较强的数据分析与处理能力，精通SQL及主流大数据工具如Hadoop、Spark等； 3、有知识图谱项目经历，熟悉图谱构建、维护及相关技术流程； 4、具备优秀的逻辑思维与创新能力，善于协作沟通，能高效融入团队。 业务发展迅速，团队氛围积极向上，急招中，期待你的加入。

工作职责： 大规模语言模型在电商智能导购产品中的算法落地应用 智能导购产品的流量分发策略与用户规模增长优化 主导智能导购产品端到端算法架构的设计与迭代 开展大语言模型的持续预训练、SFT、prompt工程及插件体系搭建 推进大语言模型实际应用场景的创新方法研究与技术探索 任职要求： 1.（硬性条件、基本要求、项目经历、加分项）计算机相关专业硕士及以上学历 2.具备扎实的编程功底，精通Python语言和Linux系统，熟悉C++者优先 具备坚实的NLP理论基础，深入理解CNN、LSTM/GRU、Transformer、BERT等典型模型结构 3.对主流预训练语言模型有深入认知（如BERT/GPT/T5/PaLM/GLM/Bloom/LLaMA等） 具有突出的技术实践能力，参与过NLP类竞赛并获奖者优先考虑 4.在关键词抽取、命名实体识别、文本分类、语义匹配、文本理解、文本摘要、问答或对话系统、知识图谱、信息检索等一个或多个方向有实际研发经验 有大模型预训练、微调经验，或具备对话系统相关背景者优先

岗位职责及目标 1、开展针对假货山寨、内容安全、禁发禁售等合规场景下的多模态识别算法研发工作。 2、研究并分析违规商品特征，挖掘商家行为规律，建立面向合规的商家与商品风险标签体系，并配套构建相应的算法识别能力与防控策略。 3、推进CV/NLP相关算法的技术开发，完成需求分析、任务分解、模型搭建及持续优化等工作，协同业务与研发团队高效协作，保障项目顺利落地。 任职要求 1.具备计算机、电子信息、数学等相关专业背景，硕士及以上学历优先，拥有良好的数据理解与分析能力。 2.精通CV、NLP及多模态基础算法，具有图像检索、语义理解等实践经验，且累计2年以上相关工作经验。 3.熟练运用至少一种主流深度学习框架，具备较强的自主学习与动手能力，能高效完成模型实现与迭代优化。

需要26和27年毕业的，可以转正 岗位职责 1.负责大模型在安全风控业务场景中的应用研发与性能优化，覆盖自然语言处理、计算机视觉、智能推荐等方向，依据实际业务需求设计并落地高效精准的算法方案，持续提升模型在真实环境下的表现能力。 2.深入理解大模型的结构特点与运行机制，探索其在各类业务流程中的新型应用路径，激发模型潜能，为业务发展提供技术支撑与创新建议。 3.参与大模型的微调及性能调优工作，结合业务数据特征，通过数据清洗、模型选型、超参数配置等方式，增强模型泛化性与执行效率，保障其在多样化场景中的稳定性与可用性。 4.与数据工程团队及业务部门密切协作，主导从数据采集、标注整理到模型训练、上线部署的全流程推进，确保算法成果切实解决业务痛点，助力团队实现数据驱动决策。 任职要求 1.**教育背景** -计算机科学、人工智能、数学、统计学等相关专业本科及以上学历。 2.**专业技能** -熟练掌握Python编程语言，具备规范的编码习惯和良好的代码管理意识，能高效实现算法逻辑。 -精通主流深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch等），熟悉大模型（如GPT、BERT、Transformer架构等）的基本原理与应用场景，拥有实际的模型训练与调参经验。 -掌握自然语言处理、计算机视觉、智能推荐等领域的关键技术，如文本分类、情感分析、目标检测、推荐系统等，能根据具体需求灵活选用合适方法解决问题。 -具备扎实的数据处理与分析能力，熟练使用SQL、Pandas等工具进行数据清洗与特征提取，能够从大规模数据中挖掘有效信息，支撑高质量模型训练。 -了解Spark、Hadoop等分布式计算平台的基本原理与使用方式，具备一定分布式开发基础，可应对海量数据处理与复杂模型训练任务。 3.**工作经验** 有大模型相关实习或项目实践经验者优先考虑 4.**综合素质** -具备优秀的逻辑思维与问题拆解能力，能快速识别技术瓶颈并提出有效解决方案。 -学习能力强，富有探索精神，能迅速吸收新知识、新技术，并应用于实际项目中

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