百度大模型应用策略算法工程师（J82981）
任职要求
-计算机/数学相关专业硕士及以上学历，有相关互联网算法研发经验 -扎实的机器学习基础，精通Transformer、BERT、GPT等模型架构，有LLM微调、RLHF实战经验者优先 -熟练掌握Python/C++，具备大规模分布式训练经验，熟悉PyTorch框架 -具备完整的数据闭环能力：从特征工程、…
工作职责
-负责大模型应用层算法研发与调优，负责对话系统、内容生成、意图理解等核心模块的算法优化，基于LLM深入理解用户所需，提升模型在复杂场景下的推理能力与用户体验 -构建用户-内容动态匹配算法，开发结合大模型能力的个性化推荐系统，研发文本/语音/视觉多模态融合算法，探索新型人机交互范式在移动端的最佳实践，带动产品规模高速增长
-搜索首位智能化结果优化： -负责搜索首位结果的智能化优化，提升搜索结果的相关性和用户满意度 -利用大模型技术，优化搜索首位答案效果，确保首位结果能够精准匹配用户需求 -用户需求理解与延展满足： -通过自然语言处理（NLP）和深度学习技术，深入理解用户搜索意图，提升搜索结果的精准度 -探索用户需求的延展满足，提供超出用户预期的搜索结果，提升用户粘性 -检索增强与模型优化： -结合大模型技术，优化检索算法，提升搜索效率和准确性 -探索基于大模型的检索增强技术，提升搜索结果的相关性和多样性 -算法研究与创新： -跟踪学术界和工业界的最新进展，探索前沿算法在搜索领域的应用 -设计和实现创新的搜索策略算法，推动搜索技术的持续进步 -跨团队协作： -与产品经理、数据科学家、工程师等跨职能团队紧密合作，确保算法方案能够有效落地并产生实际业务价值
1、负责优化小红书的多模态内容理解大模型算法，利用LLM、VLLM、Embedding、CV以及NLP相关能力，解决社区/大商业中笔记、评论、账号等多体裁的审核问题；优化小红书综合机审大模型； 2、负责包括但不限于预训练、SFT、RL、多模态表征、Agent搭建、AutoPE、RAG等，持续优化并时刻保持技术先进性，将业界SOTA模型落地并改进以获取审核业务线上收益； 3、紧密关注相关领域业界的最新进展，通过LLM/MLLM不断优化生态业务的机审能力，提高机审风险覆盖度和风险召回能力。建立并优化生态场景下的内容理解特征体系； 4、跟踪大语言模型、多模态、强化学习等算法的最前沿进展，探索其在小红书审核业务中的落地方案。
1、负责优化小红书的多模态内容理解大模型算法，利用LLM、VLLM、Embedding、CV以及NLP相关能力，解决社区/大商业中笔记、评论、账号等多体裁的审核问题；优化小红书综合机审大模型； 2、负责包括但不限于预训练、SFT、RL、多模态表征、Agent搭建、AutoPE、RAG等，持续优化并时刻保持技术先进性，将业界SOTA模型落地并改进以获取审核业务线上收益； 3、紧密关注相关领域业界的最新进展，通过LLM/MLLM不断优化生态业务的机审能力，提高机审风险覆盖度和风险召回能力。建立并优化生态场景下的内容理解特征体系； 4、跟踪大语言模型、多模态、强化学习等算法的最前沿进展，探索其在小红书审核业务中的落地方案。
-建立数据分析体系，综合应用机器学习、数据挖掘、NLP、LLM等技术解决各类反作弊、风控问题 -负责对搜索、商业广告、运营活动、电商交易等场景风控策略、模型进行迭代 -负责大模型应用落地反作弊、风控业务场景 -负责研究与探索，建设业内领先的反作弊、风控算法系统