百度高级自然语言/大模型策略工程师（J83523）
社招全职3-5年MEG地点：北京状态：招聘
任职要求
-教育背景：计算机科学、人工智能、自然语言处理或相关专业硕士及以上学历 -工作经验：3-5年NLP或大语言模型相关工作经验，有主导过大型项目的经验 -技术能力： -精通Python编程和常用深度学习框架（PyTorch/TensorFlow） -深入理解大语言模型（如GPT、LLaMA等）的原理及应用 -丰富的大语言模型训练、微调和部署经验 -熟悉RLHF、DPO等先进模型调优技术 -有智能对话系统或内容生成产品的实战经验 -领域知识： -扎实的机器学习和自然语言处理理论基础 -熟悉Prompt Engineering技术及最佳实践 -了解大规模语言模型的评估方法和标准 -领导力：具备带领小型技术团队的经验，能够指导初级工程师的技术成长 -业务视角：能够将技术与业务目标紧密结合，具备产品思维和数据分析能力 -创新能力：持续跟踪NLP领域最新研究进展，并能将前沿技术转化为实际应用 -加分项 -有顶级AI会议（如ACL、EMNLP、NeurIPS等）的论文发表经历 -参与过开源NLP项目或有个人技术博客/公众号 -具备机器学习系统设计和优化经验 -有大规模用户产品的实际落地经验
工作职责
-高级自然语言策略工程师，负责设计和优化基于大语言模型的产品策略落地，将前沿研究应用到真实业务场景中，为数百万用户提供卓越的文小言APP智能体验。 -策略设计与研发：基于大语言模型的核心产品策略设计与研发，制定技术路线图，推动创新解决方案落地 -模型训练与调优：基于RLHF等强化学习方法的大语言模型训练和精细化调优方案，提升模型在多场景下的表现 -自动化工具开发：构建和完善语料自动生成和智能标注系统，提升数据生产效率和质量 -用户行为分析：执行用户行为数据分析工作，构建用户意图识别和理解模型，优化产品决策机制和交互体验 -策略评估框架：建立科学的策略评估体系，包括离线评测和在线A/B测试方案，指导产品持续迭代优化 -跨团队协作：与产品、研发、设计等团队紧密协作，将先进NLP技术转化为产品竞争力，推动业务增长 -团队指导：指导初级工程师和实习生，提供技术指导和职业发展建议，提升团队整体技术水平
包括英文材料
NLP+
https://www.youtube.com/watch?v=fNxaJsNG3-s&list=PLQY2H8rRoyvzDbLUZkbudP-MFQZwNmU4S
Welcome to Zero to Hero for Natural Language Processing using TensorFlow!
https://www.youtube.com/watch?v=R-AG4-qZs1A&list=PLeo1K3hjS3uuvuAXhYjV2lMEShq2UYSwX
Natural Language Processing tutorial for beginners series in Python.
https://www.youtube.com/watch?v=rmVRLeJRkl4&list=PLoROMvodv4rMFqRtEuo6SGjY4XbRIVRd4
The foundations of the effective modern methods for deep learning applied to NLP.
学历+
Python+
https://liaoxuefeng.com/books/python/introduction/index.html
中文，免费，零起点，完整示例，基于最新的Python 3版本。
https://www.learnpython.org/
a free interactive Python tutorial for people who want to learn Python, fast.
https://www.youtube.com/watch?v=K5KVEU3aaeQ
Master Python from scratch 🚀 No fluff—just clear, practical coding skills to kickstart your journey!
https://www.youtube.com/watch?v=rfscVS0vtbw
This course will give you a full introduction into all of the core concepts in python.
深度学习+
https://d2l.ai/
Interactive deep learning book with code, math, and discussions.
PyTorch+
https://datawhalechina.github.io/thorough-pytorch/
PyTorch是利用深度学习进行数据科学研究的重要工具，在灵活性、可读性和性能上都具备相当的优势，近年来已成为学术界实现深度学习算法最常用的框架。
https://www.youtube.com/watch?v=V_xro1bcAuA
Learn PyTorch for deep learning in this comprehensive course for beginners. PyTorch is a machine learning framework written in Python.
TensorFlow+
https://www.youtube.com/watch?v=tpCFfeUEGs8
Ready to learn the fundamentals of TensorFlow and deep learning with Python? Well, you’ve come to the right place.
https://www.youtube.com/watch?v=ZUKz4125WNI
This part continues right where part one left off so get that Google Colab window open and get ready to write plenty more TensorFlow code.
GPT+
https://www.youtube.com/watch?v=kCc8FmEb1nY
We build a Generatively Pretrained Transformer (GPT), following the paper "Attention is All You Need" and OpenAI's GPT-2 / GPT-3.
机器学习+
https://www.youtube.com/watch?v=0oyDqO8PjIg
Learn about machine learning and AI with this comprehensive 11-hour course from @LunarTech_ai.
https://www.youtube.com/watch?v=i_LwzRVP7bg
Learn Machine Learning in a way that is accessible to absolute beginners.
https://www.youtube.com/watch?v=NWONeJKn6kc
Learn the theory and practical application of machine learning concepts in this comprehensive course for beginners.
https://www.youtube.com/watch?v=PcbuKRNtCUc
Learn about all the most important concepts and terms related to machine learning and AI.
Prompt+
https://cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/docs/learn/prompts/introduction-prompt-design
A prompt is a natural language request submitted to a language model to receive a response back.
https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-foundry/openai/concepts/prompt-engineering
These techniques aren't recommended for reasoning models like gpt-5 and o-series models.
https://www.youtube.com/watch?v=LWiMwhDZ9as
Learn and master the fundamentals of Prompt Engineering and LLMs with this 5-HOUR Prompt Engineering Crash Course!
数据分析+
[英文] Data Analyst Roadmap
https://roadmap.sh/data-analyst
Step by step guide to becoming an Data Analyst in 2025
NeurIPS+
https://neurips.cc/
系统设计+
https://roadmap.sh/system-design
Everything you need to know about designing large scale systems.
https://www.youtube.com/watch?v=F2FmTdLtb_4
This complete system design tutorial covers scalability, reliability, data handling, and high-level architecture with clear explanations, real-world examples, and practical strategies.
相关职位
社招住宿业务AI &
【】 - 主导设计与研发：负责基于大语言模型（LLM）的核心信息解析引擎，聚焦于深层语义理解、意图识别与多模态知识抽取。 - 构建前沿模型：架构并实现业界领先的NLP算法模型，持续优化模型性能，挑战信息提取任务在准确性、效率与泛化能力上的极限（SOTA）。 - 探索技术边界：追踪并引入NLP及AIGC领域的前沿技术（如RAG、Fine-tuning策略、AI Agent等），探索其在业务场景中的创新应用，构建公司技术护城河。 - 垂域探索：探索大语言模型（LLM）在酒店垂域下的推荐应用。 - 驱动技术落地：与产品、工程团队紧密协作，推动算法方案从原型验证到生产环境的完整生命周期，确保技术方案的稳定、高效与可扩展性。 【
更新于 2025-09-25
社招WXG技术
1.负责微信搜索全系统语义相关性，包括但不限于query分析、语义相关性计算、语义召回；负责页面质量和权威性相关算法优化和研发工作，提升搜索结果优质度以及官方、专业、权威、可信内容占比； 2.当前工作包括大模型小型化、模型新结构、大规模向量索引、样本技术、多目标排序；以及搜索相关产品和策略研发，保证搜索技术和体验业内领先； 3.探索自然语言处理、深度学习、大语言模型等方向的前沿技术在搜索场景的探索落地，更好的满足用户的搜索需求。
更新于 2025-04-14
社招3年以上技术类-算法
1. 负责阿里国际站效果广告场景的算法设计和优化，包括并不限于： 2. 负责阿里国际站搜索广告Query理解、搜推广告深度召回、相关性、排序建模、机制出价、商家赋能等应用和创新 3. 负责超大规模深度学习在用户/商品表征学习、向量化召回、点击/成交转化模型预估等的应用和创新 4. 负责基于用户与商品知识图谱的稀疏特征与少样本推荐算法模型的应用和创新 5. 负责基于离线优化问题求解与在线实时调控策略的机制设计与出价 6. 负责研究&推动用户冷启动&商品冷启动在搜索&推荐的应用 7. 负责大语言模型等能力在搜索广告业务中的应用 8. 结合以上方向的探索和研究，撰写发表论文，和业界、学术界保持良好的交流
更新于 2025-10-11
社招5-10年SOFTWARE
1. 参与/主导手机智能搜索系统的设计与开发，优化查询理解、查询改写、召回、排序等核心模块，提升搜索准确性和响应速度； 2. 应用大规模机器学习模型，解决手机端搜索场景下的多模态数据处理问题，包括文本、图像、语音等多源信息融合； 3. 探索大语言模型等前沿技术，预研Agentic RAG等前沿技术，打造更智能的搜索体验。
更新于 2025-07-29