百度大模型算法工程师（J92880）
任职要求
-有搜广推、大模型研发、智能体研发、RAG和强化学习等经验 -对机器学习、深度学习、自然语言处理和大模型有深刻的理解 -熟练掌握至少一种深度学习框架（PaddlePaddle、pytor…
工作职责
负责百度文心智能体策略优化，主要涉及到以下工作内容 -提示词工程、大模型定制调优等 -智能体理解评价、智能体内容生成质量评估、内容生成润色、多模态评估能力建设等 -基于大模型构建智能体在搜索场景下搜广推策略, 解决智能体分发中难点问题 -积极探索智能体在搜索场下新分发形态、新分发场景
-负责百度搜索结果排序算法的研究、设计、开发与优化，包括但不限于机器学习、深度学习等算法的应用 -涉及技术方向：大模型优化、用户行为建模（点击率预估、时长预估）、相关性与需求满足预估、异构混排、多目标融合、Listwise重排 -跟踪和分析算法在实际应用中的性能，持续优化算法以提高准确性、效率和稳定性 -协同产品、开发团队，推动算法产品的落地与优化，解决技术难题
-负责大模型应用开发平台的算法设计与优化，提升开发者在平台上的体验与应用效率 -研究并应用前沿的深度学习和机器学习算法，推动大模型在实际业务场景中的应用落地，重点关注RAG、Agent、工作流等能力方向 -深入掌握Function Call，代码解释器，Post-training等原理及常用方法 -与产品、工程团队紧密合作，理解业务需求，制定相应的算法解决方案 -持续优化算法的效率和效果，确保平台的高性能和高可用性
我们正在寻找对多模态技术充满热情的算法工程师，加入我们的前沿技术研发团队。您将专注于多模态理解与生成，推动其在地图数据、信息流推荐、打车服务等场景中的落地应用，为用户提供更智能、更沉浸的服务。 主要职责 1、多模态模型研发：开发业界领先的图文多模态理解与生成模型，结合扩散模型（Diffusion Models）、Transformer架构等实现高质量场景理解和动态内容生成。 2、模型优化与性能提升：优化多模态模型的推理速度和计算效率，支持端侧部署。探索适合大模型的压缩与加速技术（包括但不限于量化、剪枝、知识蒸馏等）。 3、业务场景落地：将多模态技术应用于实际业务场景，如地图数据（道路、POI等）、信息流推荐、打车服务等。与产品、工程团队合作，推动技术从研发到上线的全流程落地。 4、前沿技术探索：持续跟踪生成式AI（Generative AI）、跨模态对齐、思维链强化学习、多模态交互、具身智能等最新技术趋势，提出创新性解决方案。
