快手大模型应用算法工程师-快意
任职要求
1、本硕博学历均可；计算机、人工智能、数学相关专业； 2、有较强的工程实现能力，熟悉LLM及MLLM基本原理、大模型微调/RLHF等技术，熟悉C/C++、Python、Java等至少一门主流编程语言； 3、对计算机视觉、自然语言处理、多模态、知识图谱、机器学习等相关领域有深入的理解，且有相关实际项目经验； 4、对学术前沿有浓厚兴趣，时刻跟进技术前沿，…
工作职责
1、负责通过基于大语言模型及多模态大模型的微调、prompts调优、指令构建及演化技术，将大模型的生成、理解、交互能力在公司核心业务场景应用落地，包括但不限于AIGC创意生成、视频处理、智能化特效、智能对话、代码生成、音视频传输、电商场景内容理解等； 2、负责LLM及多模态大模型的应用中台及相关技术模块搭建，包括但不限于Agents 、RAG、 function call、system prompts等，探索大模型应用前沿及新兴应用场景； 3、跟踪行业及大模型技术发展，结合业界前沿技术和业务需求，打造大模型应用的最佳实践； 4、了解业务，与公司各技术团队密切配合，能与产品、运营等角色高效沟通需求和目标，发挥自己的主观能动性，设计技术解决方案，培养自己的良好的业务sense和综合素质。
1、意图理解: 基于用户输入、历史上下文以及环境信息，理解用户真实意图、完成多轮改写query以及任务难度识别，提升识别&分流准确率。 2、Function-call：抽象并整合内外部服务能力为工具，训练大模型理解以及使用工具能力，解决用户需求，提升工具使用及参数提取准确率。 3、生成式推荐: 基于海量用户session行为，通过大模型挖掘用户长短期潜在意图以及需求，并预测用户后续行为，提升各场景引导入口CTR。 4、跟踪业界最新研究技术以及成果，并应用到实际产品中；
1. 基于海量数据，利用机器学习、深度学习算法，深入理解平台治理，实现风险数据的自动化分析与挖掘； 2. 结合行业特点利用大模型技术，应用到价格治理、商户治理等业务环节中，持续跟踪和评估模型效果； 3. 结合业务特点，进行模型和算法创新，打造业界先进的平台治理算法体系。
1. 负责客服场景大模型微调（SFT）及强化学习（RLHF/RLAIF/DPO），持续提升模型在复杂业务逻辑下的推理能力与回复质量。 2. 深度优化RAG链路，包括Embedding模型精调、多路召回融合、重排序及长文本处理，将海量非结构化知识库转化为精准的业务生产力。 3. 参与沙盒模拟/红蓝对抗体系建设，通过对抗模拟和自动化评测，挖掘模型潜在问题，驱动模型实现智能化自迭代。 4. LLM在交互安全、自动判责、智能质检、复杂任务编排（Agentic Workflow）等高价值场景的落地，实现客服全流程的智能化转型。
- 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、RAG等核心模块的算法优化 - 基于LLM理解用户需求，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