小红书大模型预训练算法工程师

1、建立文本和多模态数据源、数据格式解析(网页，PDF等)、数据策略、模型能力、下游任务的全链路归因能力 2、建立并持续完善的数据质量、多样性、重复度、覆盖率等评估体系，分析和量化每个维度的影响 3、针对模型核心能力进行重点强化，包括不限于数学、推理、Code、Agent、ICL、OCR等 4、探索如何使用更少数据量，达到同样模型能力的策略，持续提升per token的通用能力训练效果 5、探索基于各类策略的高质量数据生成方式，定向优化特定模型能力和为长期Scaling Law解决数据缺失问题

1、多模态大模型算法研发：构建电商领域的多模态大模型底座，融合电商的知识，快速落地电商业务，例如：沉淀电商大模型预训练链路，研发电商图文或者视频多模态大模型和相关应用链路； 2、基础算法研发：持续建设和深耕CV/多模态基础预训练算法，例如：沉淀&优化电商场景的预训练模型，基于电商图片/视频自监督，适配电商商品的多模态表征学习等； 3、梳理&沉淀算法库，抽象算法接口，最大化提高算法/预训练模型的复用率，同时优化数据采集&模型训练&部署&推理的流程，提升研发效率； 4、技术输出：定期分享SOTA模型，赋能电商甚至公司级别的业务BU，沉淀专利和论文。

1、负责汽车三电系统的性能与能耗的优化，将业务问题数学建模，并开发相关优化算法解决问题 2、负责能耗预测、温度预测等时序预测问题的解决，合理构建特征，选择模型，实现精准预测 3. 负责上述相关算法的车端部署、测试，支持量产交付

1、大模型算法研发：构建电商领域的大模型LLM底座，融合电商的知识，快速落地电商业务，例如：沉淀电商大模型预训练链路，研发电商NLP大模型，或者研发电商图文或者视频多模态大模型； 2、基础算法研发：持续建设和深耕NLP/CV/多模态基础预训练算法（BERT类算法），例如：沉淀&优化电商场景的预训练模型，包括超长文本/口语文本预训练，电商图片/视频自监督，适配电商商品的多模态表征学习等； 3、梳理&沉淀算法库，抽象算法接口，最大化提高算法/预训练模型的复用率，同时优化数据采集&模型训练&部署&推理的流程，提升研发效率； 4、技术输出：定期分享SOTA模型，赋能电商甚至公司级别的业务BU，沉淀专利和论文。