携程高级/资深算法工程师（大模型）(MJ031086)
任职要求
1、全日制本科以上学历，计算机、数学、统计学等相关专业，有扎实的数据结构、数据库、统计学、机器学习、深度学习算法基础，有较强的开发能力 2、熟悉一种或多种编程语言，python、java等，熟悉一种或多种主流的分布式深度学习计算框架tensorflow/pyto…
工作职责
算法工程师（大模型方向） 职责描述： 1、熟练掌握NLP基础理论和算法，对深度学习和大模型有深刻理解，在文本分类、语义理解、用户意图识别、信息抽取等方向能独立开展研发工作 2、具备大模型训练和应用开发经验，如语料清洗、预训练、微调、RLHF、workflow优化和效果评估等，并撰写报告，推动上线 3、基于大量非结构化数据构建内容检索和多模态检索，开发检索优化算法 4、应用推理加速相关技术，包括但不限于量化、蒸馏、稀疏化、分布式计算、调度优化等 5、持续阅读文献，对前研技术保持追踪，结合旅游行业应用场景进行技术落地
负责 LLM 在软件研发领域的应用与落地，采用包括但不限于LLM、Agent/Multi-agent、Tool Learning、RAG、RLHF等技术，探索大模型和软件研发领域的结合，实现在业务中的应用落地。负责算法模型研发，包含但不限于Embedding、SFT、Self-instruct;参与领域模型的全流程工作，包括但不限于数据、训练、评测、推理部署，保证数据的高质量和有效性;探索Agent在复杂任务中的应用，实现基于LLM的复杂任务在软件研发领域场景的应用落地。
参与滴滴智能客服的对话算法工作，需要具备扎实的算法功底，结合业务场景，构建下一代客服 Agent，驱动服务体验与效率提升。 工作内容： 1、负责滴滴智能客服 Agent 底层的模型设计与训练工作，与产品、工程团队合作； 2、实施客服领域大模型的后训练工作，如大规模数据建设、Post-Training、偏好对齐等技术； 3、应用 Post-Training 方向前沿算法和框架，持续提升现有算法的效率与效果，解决领域模型的指令遵循、话术偏好、幻觉问题等； 4、关注行业前沿，推进有价值的技术与业务场景的结合，探索创新方法，推动技术创新。
我们是滴滴网约车的安全技术团队，致力于打造世界顶尖的智能出行平台。我们不断探索机器学习等前沿技术，基于海量的出行数据和丰富的业务场景，进行出行生态算法优化与体系搭建。我们强调数据驱动和业务价值，真正在解决人们出行过程中的真实问题，保障司乘的出行体验与安全，引领出行行业变革与发展。 工作职责具体包括： 1.负责出行生态安全场景的算法优化与体系搭建，包括但不限于司乘行程人身安全，司机线上线下的安全群体事件等； 2.运用机器学习、统计学、大模型等专业知识，不断优化海量订单的风险识别策略； 3.基于深刻的业务理解和case分析，不断挖掘和提升多模态的底层元能力； 4.构建高效的策略系统和评估体系，解决实际问题的同时沉淀高效的智能决策系统。 技术挑战/吸引点： 1.有技术挑战：极小样本的问题，每天需要从海量订单中排查出极少的风险订单，需要成体系的策略和模型建设。 2.有技术宽度：技术比较宽，有视频、音频、文本、轨迹，也有订单和司乘画像等结构化信息，既是天然的多模态感知和融合的场景，也需要传统的机器学习、深度学习、策略设计，技术宽度非常宽，技术抓手比较丰富。 3.有技术深度：有丰富的多模态数据，是天然适合大模型的应用场景，在通过大模型建设基础能力和端到端的识别能力上有深度的探索。
1.参与特色发现和内容挖掘的算法能力建设，包括但不仅限于内容挖掘、标签生产、热点特色发现、特征工程； 2.参与业务分析、特征构建、模型建立、算法实现等过程。通过高质量的内容给相关业务赋能，结合业务特点做算法改进和技术创新用于实际业务； 3.探索大模型的研发和应用，研究相关技术在信息抽取、多语言扩展、标签打标、运营提效等领域的全新应用和解决方案。