百度MoE大模型数据专家/高级工程师（J85317）
任职要求
-计算机/NLP/AI相关本科及以上学历
-2-5年大规模数据处理经验
-精通Pytho…工作职责
-MoE模型数据战略与规划: 分析MoE模型的数据需求，规划数据规模与质量标准，评估并拓展优质数据源，设计专家模型的特化数据配比方案。 -高效数据处理体系构建: 负责构建高效的数据清洗、去重、标准化流程，并持续优化语言识别、数据质量评估及领域分类等关键技术。 -垂类数据专项方案研发: 针对代码、数学等特定垂直领域的数据，开发并实施专项的数据处理、增强与质量提升方案。 -MoE数据集构建与迭代优化: 设计并执行有效的数据采样与混合策略以促进模型专家能力的分化，同时基于模型反馈持续评估数据质量，并进行迭代优化。
我们是致力于成为AI驱动的本地生活服务革新者，通过大模型技术重构餐饮、零售、到店服务等核心场景的业务逻辑。 岗位使命 将本地生活领域复杂的业务场景转化为大模型可理解的数字孪生体，通过算法应用的创新实现从用户需求理解到服务交付的端到端智能化重构。 核心方向 1. 重构传统业务，实现端到端简化 2. 构建到餐、到综、酒旅等领域知识图谱，建立百万级商户服务与用户需求的动态匹配 3. 运用多模态业务理解大模型，实现对非结构化服务数据（菜单、评价、商品等）的深度理解和使用 4. 研发基于大模型的商品识别、智能匹配、选品选货、价格力等决策模块
岗位描述： 全面负责夸克大模型在 Post-Training 能力进化和上限突破、持续推进模型能力边界和商业价值的不断延伸。通过对前沿算法的极致探索和高效能工程体系的构建，驱动模型在逻辑推理、问答、复杂多轮上下文、指令遵循、Agent 智能体、多模态交互等关键领域实现突破性进展，打造世界一流的模型效果，并定义其在未来 AI 应用中的核心价值。 工作职责： ● 【战略规划与技术引领】 制定并执行大模型 Post-training 的中长期技术路线图，预判并布局下一代对齐技术、能力增强及对齐方案。主导核心算法的战略方向，确保技术路径与公司业务战略高度协同。 ● 【核心能力与壁垒构建】 领导团队进行体系化的数据驱动实验，不仅局限于日常迭代，更要建立可规模化的能力提升范式。您将攻坚并解决模型在复杂指令遵循、通用问答、RAG、深度逻辑推理、内容创作、Tool-Using 等方面的瓶颈问题，构建技术壁垒。 ● 【前沿算法研究与创新】 深入探索并推动 Post-training 领域的前沿算法创新，包括但不限于 RLHF/RLAIF 的新范式、模型融合 (Model Fusion/Merge) 、模型蒸馏及 MoE 模型的高效对齐策略。您的目标是显著降低模型幻觉、提升推理的效果、加强模型复杂指令的遵循能力。 ● 【多模态与未来探索】 从统一多模态模型的战略视角出发，您将指导并规划多模态统一大模型的 Post-training 技术融合。探索并落地高效的多模态 SFT 数据构建、跨模态能力协同训练及对齐策略，确保模型在图文问答、视频对话 等复杂场景下实现无缝、精准的理解与生成。 ● 【团队领导与效能提升】 负责 Post-training 算法团队的组建、培养与管理，打造一支具备高效执行力和持续创新能力的顶尖团队。您将指导并优化从研究、实验、评测到部署的全链路工具链与工程框架，实现研发效能的倍增。
全面负责定义、设计并实现下一代对话系统的核心算法与交互范式，解决当前对话模型在多轮交互、知识应用、共情能力等方面的挑战，探索并引领模型在个性化、主动性、拟人化等前沿方向的技术突破。直接决定数亿夸克用户在Chat场景的与AI 的交互体验，塑造夸克在未来对话式 AI 时代的领先地位。 1. 对话体验定义与规划。深入分析用户意图与行为，结合业务场景，制定并执行对话体验的中长期技术演进路线图。并密切追踪并研究对话式 AI 领域的最新进展，包括主动式对话策略、多模态对话 (语音/视觉融合)、AI Agent 中的对话流控制等。您将主导定义“顶级对话体验”的标准，并将其分解为可落地、可量化的算法迭代目标。 2. 多轮对话与上下文理解。攻坚并解决长程、复杂多轮对话中的核心技术难题，包括但不限于指令遵循、上下文精准理解、长程记忆与遗忘机制、隐式意图识别等。您将设计创新的模型结构与训练策略，使模型具备真正连贯、有逻辑的对话能力。 3. 对话回复准确与全面。主导研发将外部知识 (如搜索、工具调用) 与大模型进行深度、动态融合的先进技术。致力于解决模型在对话中的意图偏离、事实性错误、内容不详实和知识更新不及时等问题，并通过 RAG 新范式或其他创新方法，显著提升对话的准确性与信息量。 4. 评测体系与数据飞轮。建立并完善一套科学、全面的对话能力评测体系，能够精准衡量模型的综合对话质量 (Coherence, Empathy, Informativeness 等)。设计并驱动高效的数据闭环系统，利用真实用户反馈持续、自动化地优化模型。
● 作为多模态搜索算法团队的负责人，主导构建全球领先的AI驱动跨境B2B搜索引擎，帮助全球买家高效寻找优质制造工厂。 ● 带领团队攻克复杂采购需求的理解难题，支持用户通过图像、图文、Excel表格、PDF文档等多模态输入方式表达采购意图，实现端到端智能解析与语义理解。 ● 设计并落地先进的多模态融合架构，结合视觉、语言与结构化数据理解技术，提升对产品规格、工艺要求、批量参数等关键信息的精准提取能力。 ● 构建高精度、可扩展的搜索引擎匹配系统，融合语义推理、知识构建与向量检索技术，实现“所想即所得”的智能搜索体验。 ● 与产品、工程及业务团队深度协作，洞察业务需求，定义合理的技术路线图，推动技术创新与产品落地。