大模型算法工程师-可培养-可转方向

岗位职责 在本岗位，您将有机会同时深入技术本质并驱动业务落地，具体将参与： 1、大模型基座研发与优化：参与构建及优化面向电商领域的多语言、多模态（图/视频/语音等）大模型基座，全流程深入数据处理、样本标注、模型预训练（Pretrain）、有监督微调（SFT）以及强化学习（RL）对齐等关键环节。 2、前沿技术探索与创新：持续跟踪并攻关大模型领域的前沿方向（如：Test-time scaling、Long Context、更高效的训练/推理框架等），通过算法创新持续提升模型的准确性、泛化性与性能。 3、大模型应用落地与赋能：将先进的模型能力与电商业务场景结合，主导技术方案的设计与实现，具体应用方向包括但不限于： ◦ 体验革新：AI交互式搜索、生成式推荐、智能导购、智能运营助手、智能客服机器人等 ◦ 内容创造：高质量多语言、多模态（文字、图片、视频等）的商品信息生成、数字人互动等 ◦ 效率提升：漏斗效率优化、实时翻译、智能代码助手等 4、技术价值闭环：深度理解业务场景，利用平台丰富的数据资源，推动技术创新落地，并通过AB实验等科学方法验证技术价值，最终提升用户、商家体验和商业效益。 任职要求 我们期望您具备： 1、教育背景： 2024、9- 2026、8期间已获得或即将获得博士/硕士学位的同学，计算机科学、人工智能、数学、物理等相关专业优先。 2、技术根基： ◦ 具备扎实的机器学习基础、出色的数据敏感度和优秀的编程能力。 ◦ 深入理解主流大模型（如GPT、Qwen、LLaMA、GLM系列）、多模态模型（如Qwen-VL、InternVL）的技术原理。 ◦ 熟悉大模型训练全流程（Pretrain/SFT/RLHF）或生成式模型（如Diffusion、Flux、GAN、VAE）者优先。 3、创新能力：具备极强的学习能力、主动性和创新思维，能够独立分析和解决复杂技术问题，对将前沿研究应用于实际挑战充满热情。 4、成果导向：在学术或工业项目中有突出表现者优先，例如但不限于： ◦ 在CCF-A类会议/期刊（如NeurIPS, ICML, CVPR, ACL等）发表过论文。 ◦ 在ACM编程竞赛、Kaggle等知名算法竞赛中获奖。 ◦ 主导或深度参与过有较大技术影响力的大模型相关项目。