百度大模型/多模态大模型应用算法工程师（J80936）
任职要求
- 掌握自然语言处理常见算法、常用深度学习算法，并在如下一个或多个相关方向有深入研究：语义相关性、内容理解、内容生成、文本摘要、信息抽取等方向 - 熟悉掌握C/C++、脚本语言编程(如Python、Shell等)、常用深度学习框架（例如：Pytorch、Paddl…
工作职责
-负责NLP算法的研发与优化，包括但不限于文本分类、文本生成、RAG、多模态大模型、大模型微调和对齐等关键技术 -与项目团队紧密合作，推进NLP技术在推荐业务中的落地应用 -跟踪并研究NLP算法的前沿技术，对现有内容理解算法进行性能分析和优化，提升算法效率和准确性 -协同团队解决项目中的技术难题，确保项目按时按质完成 -持续优化视觉算法，提升用户体验和产品竞争力
岗位职责: 1、负责 AI Agent 系统的设计、开发和优化、开发和完善基于大语言模型 (LLM) 的智能体系统，提升 Agent 的自主决策和任务执行能力; 2、负责生成式大模型指令意图理解相关工作，整体提升大模型的多轮对话指令理解能力和性能; 3、设计并实现 Agent 的工具使用接口，实现与各类外部系统和 API 的集成编排; 4、负责大模型在检索、推荐方面的系统设计实现和优化，探索Agent、RAG、领域模型调优等相关技术在业务场景落地; 5、具备模型知识、幻觉机制探究，提升模型知识水平、降低模型幻觉率; 6、能够基于开源模型，设计和开发算法，对模型进行微调，优化其参数和结构，以提高模型的泛化能力和准确性; 7、深入调研AI领域相关的前沿技术，跟踪业内大模型领域的最新进展，并寻求将最新技术应用到产品的可能性。
1.参与基于多模态大模型的GUI智能化能力的设计开发，实现多端（web/安卓/ios/鸿蒙/小程序）大模型手眼配套能力全覆盖； 2.跟踪业界前沿技术发展，参与大模型应用评测、企业内部场景化落地、GUI智能体建设等；
-负责落地LLM在内容理解场景中的应用，负责文本内容理解与审核场景端到端效果优化与提升 -重点研究以小尺寸大语言模型相关的技术，包括但不限于数据建设、指令微调、模型优化、模型蒸馏等 -提升数据构建合成、模型推理等能力；构建大小模型融合的推理系统，提升模型在理解与审核场景中的效果 -持续探索跟进学术与业界前沿进展，探索包括但不限于CoT、RAG、强化学习微调等能力并落地
1、驾驭亿级规模核心系统：负责本地零售亿级商品库的顶层架构设计与演进，主导 SPU/CSPU 等基础模型建设，支撑高并发下的搜索、选品及多渠道分发，打造行业领先的商品数据底座。 2、引领前沿的 AI 大模型落地：深度参与AIGC 在商品全生命周期的变革，利用多模态大模型重塑智能发品、自动归类、内容生成及质量质检流程，推动业务从“人工运营”向"智能自治"跃迁。 3、构建数据与智能闭环：携手算法与产品团队，建立“数据 - 模型 - 业务”的高效反馈闭环。通过RAG 知识库、批量推理及自动化实验等前沿技术，持续优化商品数据的准确性与转化效率，赋能零售搜索与智能决策。 4、探索研发新范式与极致性能：在保障系统高可用与极致稳定性的同时，率先探索 Vibe Coding、AI Agent 等新范式在研发流中的落地，提升团队整体效能，解决海量数据下的复杂工程挑战。