滴滴L Lab-算法实习生

【表现优异可转正】 效果评估：跟进产品实际表现，设计并执行业务主观评测，站在用户角度，发现体验短板，推动产品效果持续优化。 指标搭建：梳理业务需求，搭建产品效果的衡量标准与数据指标，输出清晰可执行的评测方案。 效果优化：与算法团队紧密配合，基于评测结果，提出当前业务问题及归因，保证算法团队可针对性优化。 问题排查：参与产品问题的分析与定位，主动提出可行的改进思路，推动问题闭环解决。 数据建设：基于核心业务数据和业务理解，构建贴近真实业务场景的测试集和Benchmark，保障产品体验的稳定和提升。

* 日常评测线上用户数据，并输出评测效果，根据评测效果优化线上策略，持续迭代用户体验 * 深入产品应用场景，基于业务目标与用户价值，构建多维评测指标体系与示例 * 结合 AI 能力落地需求，提出可衡量的业务效果指标 * 定义场景化数据集与基准任务，辅助团队持续追踪模型在真实业务场景中的表现 * 与算法、产品，设计等团队保持高频沟通，利用模型构造评测数据，推动评测结果反哺决策与产品迭代

1、参与基础大语言模型应用研发 2、结合机器学习、强化学习等技术优化基础大语言模型 3、调研并探索SFT/RLHF方向前沿算法、框架，持续提升现有算法的效率与效果。

1. 负责滴滴L-lab进攻方向大模型产品的业务迭代，保障项目研发质量、交付周期、产品稳定性、产品可用性； 2. 协同产品和设计团队，针对大模型产品的特点高效开发，保证交付体验； 3. 持续改善现有技术框架，提升工程效率，适应业务发展；