快手LLM算法专家/工程师 - 【搜索】
任职要求
1、硕士以上学历，计算机相关专业； 2、基础数据结构与代码能力扎实，熟悉机器学习和深度学习的基础知识和常用框架； 3、有NLP与大模型相关项…
工作职责
1、LLM模型应用落地：参与LLM在搜索内部的应用，探索LLM的创新落地场景； 2、RAG技术研究与落地：参与RAG技术在搜索内部的应用与创新，提升快手搜索智能问答效果； 3、技术优化与创新：持续优化现有的算法技术，推动算法创新，不断业务效果和用户体验； 4、跨团队合作：与产品团队、工程团队和业务团队紧密合作，理解业务需求，将算法技术转化为实际的产品和解决方案； 5、算法评估与改进：负责对算法模型进行评估和改进，提高算法的准确性、效率和可解释性。
1. 负责大模型（LLM/MLLM）核心技术研发，包括预训练、垂域SFT、RLHF等，持续追踪和应用领域最新技术进展； 2. 负责大模型性能优化：研发模型加速技术，如量化、剪枝与知识蒸馏；优化数据特征与调度策略；构建高效推理链路、提升运行速度及降低成本； 3. 基于淘天用户丰富的消费行为，打造技术先进的电商用户理解大模型，提升对用户的异构行为本质的认知能力，支撑用户个性化的搜索、商详、互动等多种电商业务场景； 4. 基于淘天海量商品数据，打造技术先进的电商多模态大模型，提升对多模态异构的商品数据(图、文、视频等)的理解能力和结构化能力，输出底层算法能力和高质量结构化数据，支撑多种电商业务场景，并面向商家和消费者探索AIGC等创新业务应用； 5. 持续跟踪、探索大模型/多模态大模型方向的前沿技术，将各方向的SOTA能力集成到模型底座上，提升下游任务的效果，打造团队的技术先进性。
1.负责大语言模型在知识问答能力上的算法设计优化及实现； 2.带领团队建设RAG体系，对RAG链路中的重要模块进行优化，提升模型的性能效果； 3.带领团队跟进业界前沿技术，高质量完成业务落地。
1. 设计和实现多模态(图文)和多源信息(PGC/UGC/Web content等)的综合内容理解，以优化我们的地图搜索、推荐和POI信息理解能力。 2. 深入研究和改进模型的性能，包括准确性、效率和可扩展性。 3. 与跨职能团队合作，包括数据工程师、产品经理和架构工程师，确保模型与业务目标一致。 4. 跟踪新的人工智能和机器学习研究，将新的研究成果应用于实际问题。 5. 负责模型的维护和迭代，确保其在动态环境中的稳定性和可靠性。
1、负责 Memory 算法工作，推动最前沿技术的探索和应用； 2、提升自然语言理解的能力，比如意图识别，NL2SQL，向量召回，结构化/非结构化，短文本/长文本的表征学习等； 3、提升排序模型效果，挖掘特征，升级模型结构，优化信息查找效率； 4、结合最前沿的LLM技术，对用户行为进行总结、理解、画像等探索。