百度AI算法工程师(J83087)
任职要求
-计算机、机器学习、数学、统计等相关专业,本科及以上学历 -对LLM/NLP/搜索/推荐等多个或一个领域的算法有深入研究,对主流大模型gpt/llama/glm/qwen/deepseek等原理和差异有深入理解 -具备扎实的编程功底,熟练使用paddlepaddle/Pytorch/tensorflow等主流深度学习框架,熟练使用C++/Python/Go等至少一种编程语言,熟悉Linux开发环境 -良好的团队合作和沟通能力,有较强的自我驱动能力 -在多模态内容理解/知识图谱等方向有实际项目经验者优先
工作职责
-负责百科场景下的策略算法研发工作, 包括但不限于LLM/图像等相关技术的研发 -利用LLM算法提升业务效果,包括但不限于内容理解、优质内容生成、召回排序模块优化, 图像生成等 -跟进NLP/LLM/推荐/搜索等领域前沿技术 -结合产品需求推动前沿技术落地
1. 负责百科场景下的策略算法研发工作, 包括但不限于LLM/图像等相关技术的研发 2. 利用LLM算法提升业务效果,包括但不限于内容理解、优质内容生成、召回排序模块优化, 图像生成等 3. 跟进NLP/LLM/推荐/搜索等领域前沿技术 4. 结合产品需求推动前沿技术落地
以下工作内容选择其中一项即可。 1. 多模态大模型研发(VLM),微调多模态理解大模型,提升模型理解能力。 2. 大语言模型研发(LLM),微调大语言模型,提升模型的意图理解、总结能力和RAG能力。 3. CLIP类模型研发,研发资源受限条件下的小尺寸多模态大模型,降低云端大模型推理成本,兜底用户体验。 4. 检索增强系统研发(RAG),负责RAG系统的方案设计、离线建库和在线索引等功能研发,满足大模型用户智能检索需求。 5. 生成大模型研发(AIGC),微调AIGC大模型,为多模态大模型合成训练数据,降低数据采集的预算成本和时间成本。 6. 计算机视觉算法研发,包括但不限于检测、关键点、识别、跟踪等深度学习算法,支撑多品类自研算法落地,提升全链路算法流程效果。 7. 鱼眼矫正和VR算法研发,建设门锁灯塔项目的端到端能力。 8. 模型量化算法和工具研发,改善芯片自带量化算法性能,建设模型统一量化平台。 9. 模型训练数据建设,建设数据获取、处理、分析、合成的能力,降低成本,提升效率。
岗位职责: 1.负责LLM在搜推创新AIGC应用中算法研发和应用落地; 2.设计创新AIGC应用中整个链路所涉及的LLM等AI相关算法,确保算法有效性和扩展性,能有效解决复杂业务场景下的用户体验问题; 3.关注并探索LLM相关前沿技术,包括预训练、后训练、RAG、Agent等,能判断技术实际价值,并高效落地应用; 4.理解并洞察用户需求,通过持续的技术产品创新和迭代,驱动用户体验提升以及京东UCVR, GMV平台收益不断增长。