小红书大模型toB算法专家
任职要求
1、计算机相关专业，本科及以上学历，3年以上工作经验； 2、对常见AI任务有一定的实战经验，如意图识别、情感抽取、跨模态检索、RAG等，并有扎实的理论基础和丰富的研发经验； 3、对前沿的多模态和大模型技术有一定了解，如LangChain、…
工作职责
小红书的AI技术中台目前由ai技术部负责建设，通过标准化的AI技术能力提供支持公司各个业务团队，实现AI能力的共享和复用，提升技术资源的利用率和公司的创新迭代速度，并降低技术成本和稳定性风险 1、跟踪前沿AI算法进展，并将相应技术赋能到小红书实际的业务场景中，包括社区，商业化，交易，agi等 2、在AI平台之上构建应用层，可接触到大模型各种可能的落地场景，如知识问答，智能助理(AI取数、智能客服等场景)，大模型工具（SFT）等 3、探索大模型技术在搜广推场景的落地方案
1、构建业界领先的AI for Security大规模解决方案和架构（例如代码分析、漏洞检测、攻击研判、Oncall）； 2、与跨团队业务方紧密协作，推进大模型在安全领域的深度集成； 3、研究当前最好的算法模型和策略（Agent、后训练），并应用到字节跳动内场生产环境和ToB客户中； 4、团队培养和建设，跨团队、跨职能沟通协调，促进团队和合作方共赢。
1、构建业界领先的AI for Security大规模解决方案和架构（例如代码分析、漏洞检测、攻击研判、Oncall）； 2、与跨团队业务方紧密协作，推进大模型在安全领域的深度集成； 3、研究当前最好的算法模型和策略（Agent、后训练），并应用到字节跳动内场生产环境和ToB客户中； 4、团队培养和建设，跨团队、跨职能沟通协调，促进团队和合作方共赢。
淘天物流算法团队致力于解决电商场景下物流、供应链全链路的算法模块优化，包括预测、商品物流属性生成、小件员物流照片稽核、运营区规划、闪购场景下的补货、调拨等等。 职位描述 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. 基于淘天物流领域知识，打造物流垂域agent，支撑toB、toC等多场景应用，包括但不限于 退货助手、淘宝万能搜（物流场景）、闪购供应链agent等 4. 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。
【岗位使命】 作为大模型时代的先行者，我们将构建新一代AI应用体系，深度整合强化学习、智能体（Agent）技术及模型优化方案，在客服、营销、多模态质检、AI培训、智能研发等领域实现技术突破，推动大模型技术的规模化应用。 【核心方向突破，可选择其一或多个方向】 智能客服方向：基于AI Native思路，构建企业级智能客服系统，实现意图理解、对话策略优化等的闭环迭代，实现全链路的智能化突破。 智能语音方向：基于模型能力，持续在语音识别ASR、语音合成TTS、语音端点检测VAD等方向上进行突破。 预测算法方向：开发融合大语言模型与传统算法的预测引擎，在话务量、订单量等预测算法突破。 智能研发方向：基于模型微调下的智能研发领域突破。对标Devin构建toB的大型企业智能研发产品。