携程商服实习生(MJ032158)

1、【数据统计与分析】：通过日常业绩/销售数据统计及分析，输出数据结论和建议； 2、【业务工作支持】会议协调预定、各类会议组织支持、配合部门内部相关事务等； 3、【部门关怀】部门宣传、福利关怀、部门内活动策划与执行； 4、【业务培训】参与策划和执行业务部门的各类策划活动及培训课程，提供活动创意和活动宣传，推进活动落地。

1、参与功能房售后运营指标体系的建设、周跟踪监控，异动分析，发现核心问题，推动售后业务策略落地。 2、参与产品售中和售后流程迭代提优，跟进商服团队执行质量检核，配合相关方实现售后运营标准可视化，并持续追踪售后运营异常数据和问题，实现闭环管理。 3、日常的相关支撑类工作，比如调研、结算等。

团队介绍：Data-电商-智能对话团队，致力于打造业界领先的大模型对话系统。团队服务的日活用户超过数亿，应用场景覆盖抖音电商全链路，包括平台客服、平台商服、商家客服、达人客服，以及创新的智能导购等核心业务场景，通过持续的技术创新和优化，成功构建了一套完整的智能对话解决方案，为电商业务带来了显著的效率提升和用户体验改善。 课题介绍： 背景：电商智能客服正逐渐成为业务增长和用户体验优化的重要方向，基于大型语言模型（LLM）的智能客服系统解决电商场景中的核心挑战，由LLM完成一次用户进线的完整接待过程，包括诉求澄清、方案协商、方案执行等阶段，实现电商业务的智能化升级——让用户享受更智能高效的客服服务。 研究方向：本课题聚焦于LLM 后训练与智能客服。构建基于 LLM 的多智能体（Multi-Agent）框架，通过规划、回复、工具三类Agent的协作，实现从问题分析、方案执行到结果反馈的全流程智能客服。核心目标是确保客服对话的准确性、合规性与流畅度，避免模型生成幻觉或违背平台政策。同时，围绕电商客服的复杂任务，构建 Benchmark数据集，优化SOP遵循、多轮交互、用户满意度等指标。此外，研究高效数据利用方法，探索低标注数据条件下的LLM训练，并开发自动生成高质量训练数据的系统，以降低人工标注成本，提高智能客服的服务质量与效率。 1、数据挖掘：负责数据集的构建与维护，利用数据飞轮机制不断优化数据质量和丰富度，进行深度的数据挖掘，沉淀高价值信息； 2、大模型训练：针对业务需求进行大模型的继续训练（CT）、有监督微调（SFT）、偏好学习，以及多模态模型训练，提升模型在特定场景下的表现； 3、提示词工程：与业务专家合作，构建和优化结构化的提示词，充分挖掘和利用大模型的能力，高效、精准解决实际问题； 4、信息检索：开发和优化Query理解、召回、相关性排序等技术，提升信息检索的效率和准确性，提升RAG的效果； 5、智能体技术：利用领先的智能体框架，增强大模型的推理、对话和反思能力，解决复杂业务问题，提升用户体验； 6、大模型评测：制定和实施大模型的评估方案，结合人工评估和自动化评估手段，确保模型性能的可靠性和稳定性； 7、应用落地：定义业务问题，设定任务标准和目标，不断优化模型和系统，以达到最佳的业务效果和用户满意度。

1、负责协助创意策划与供应商对接，跟进完成制片和监修，以及创意素材归类整理; 2、分析游戏玩法与卖点，洞察用户偏好和二创风向，输出针对性的素材创意灵感; 3、熟悉日本媒体平台的广告素材和用户特点，定期追踪竞品与社交媒体玩家讨论风向; 4、熟悉基础广告投放数据指标，根据素材数据与结果反馈,及时进行创意方向的优化、调整、迭代。