百度文心一言-大模型算法工程师-2026AIDU-自然语言处理部(J86391)
任职要求
-具备机器学习/深度学习/自然语言处理/计算机视觉视觉的理论背景和实践经验； -熟练掌握Python编程语言以及Pytorch、Tensorflow、PaddlePaddle等其中一项深度学习开发框架； -具有较好的团队沟通合作能力、分析问题和解决问题的能力； -熟练掌握预训练模型的算法原理和实现细节、有大规模模型预训练实践经验、发表相关顶会论文者优先； …
工作职责
-参与大规模预训练模型（文本、图像、视频）的研发工作； -探索高效的模型调优策略、高质数据建设方法，研究大模型前瞻技术和趋势； -设计、实现、优化分布式系统和并行计算框架，提升训练和推理效率； -支持大模型平台化及创新应用落地。
-参与大规模预训练模型（文本、图像、视频）的研发工作； -探索高效的模型调优策略、高质数据建设方法，研究大模型前瞻技术和趋势； -设计、实现、优化分布式系统和并行计算框架，提升训练和推理效率； -支持大模型平台化及创新应用落地。
1.负责公司大模型应用研究，探索大模型利用企业特定知识解决领域问题的可行模式，指导团队完成大模型在各场景的应用落地。 2.针对问题场景，建设领域可用大模型，并建立模型友好的数据标准，持续推动企业数据的高效使用。 3.和工程团队配合，完成大模型在生产环境的工程化落地。 4.达成大模型生产化的业务效果，包括智能对话，旅行规划，产品推荐，多模态内容生成等方面，创造业务价值。
1、跟踪大模型算法领域前沿技术动态，调研并梳理输出技术分析要点； 2、结合具体业务场景需求，推进大模型的训练、微调及参数优化，提升模型适配性； 3、针对模型应用或业务落地中的问题精准分析，提出切实可行的解决方案并参与论证； 4、全流程跟进业务落地进度与实际效果，监测算法表现并持续迭代优化策略。
1、探索AI 大模型在电商业务中的应用，包括但不限于用户意图理解、多模态商品检索、智能对话导购、生成式推荐、通用问答&商家互动智能助手、定价辅助建议、AIGC投放素材生成，补贴策略决策、智能补货、销量预测、Ai数字化运营平台等 2、参与生成式大模型的能力构建，包括但不限于模型设计、prompt优化、预训练、模型加速、数据集能力建设等； 3、深入理解业务需求，设计并优化AI大模型算法，提升模型性能和准确性，确保模型在实际业务场景中的高效运行； 4、进行模型微调，以适应不同电商业务场景的需求，确保模型性能的最优化； 5、了解并评估AI技术的最新发展，探索新技术在电商业务场景中的应用，解决落地过程中的技术难题。