小红书NLP/大模型算法工程师-智能客服

1、 负责智能客服系统和相关平台、工具、产品的研究开发，包括对话管理、语言生成、闲聊、问答等。 2、 开发各类NLP模型（如对话理解、文本分类、问题摘要、QA生成等）和预测模型（如用户问题预测）。 3、 基于业务数据的分析，提出建设性的架构方案，设计有效的服务SOP链路。

1、开发AI驱动的智能客服系统：设计并实现AI对话式客服助手，能够处理电商咨询、投诉、退款、争议解决及物流相关问题，以AI替代传统人工客服； 2、大语言模型（LLM）后训练与高效学习：应用最前沿的LLM训练优化技术，如指令微调、强化学习、持续学习等，在最少标注数据的情况下优化AI客服响应质量，具备大语言模型（LLM）微调、知识蒸馏或强化学习的相关经验，应用于对话式AI场景；深入理解检索增强生成（RAG）、专家混合模型（MoE）、稀疏注意力、强化学习、推理时间优化等技术，以提升AI对话质量； 3、基准测试与训练数据构建：识别具有挑战性的客服交互场景，如政策解读、争议处理、客户投诉、导购推荐等，并构建专门的测试集和训练集； 4、多语言与跨文化客服支持：构建能够适应多语言和不同文化背景的AI模型，确保客服交互的精准翻译和针对不同用户群体的合适响应；精通多语言自然语言处理（NLP）、机器翻译及跨语言对话建模； 5、模型优化与高效部署：研究模型压缩、量化、推理优化等技术，确保AI客服助手在大规模应用场景下具备低延迟、高可靠性的表现。

1、开发AI驱动的智能客服系统：设计并实现AI对话式客服助手，能够处理电商咨询、投诉、退款、争议解决及物流相关问题，以AI替代传统人工客服； 2、大语言模型（LLM）后训练与高效学习：应用最前沿的LLM训练优化技术，如指令微调、强化学习、持续学习等，在最少标注数据的情况下优化AI客服响应质量，具备大语言模型（LLM）微调、知识蒸馏或强化学习的相关经验，应用于对话式AI场景；深入理解检索增强生成（RAG）、专家混合模型（MoE）、稀疏注意力、强化学习、推理时间优化等技术，以提升AI对话质量； 3、基准测试与训练数据构建：识别具有挑战性的客服交互场景，如政策解读、争议处理、客户投诉、导购推荐等，并构建专门的测试集和训练集； 4、多语言与跨文化客服支持：构建能够适应多语言和不同文化背景的AI模型，确保客服交互的精准翻译和针对不同用户群体的合适响应。精通多语言自然语言处理（NLP）、机器翻译及跨语言对话建模； 5、模型优化与高效部署：研究模型压缩、量化、推理优化等技术，确保AI客服助手在大规模应用场景下具备低延迟、高可靠性的表现。

我们是致力于推动智能化服务技术革新的创新团队，专注于为全行业提供高效、智能的解决方案。我们的业务涵盖智能客服、智能培训、智能质检等多个领域。 我们团队正在建设“评测数字员工”，旨在通过标准化、智能化的评测手段，推动AI智能服务的全面升级，并打造行业领先和有代表性的评测体系与benchmark。 如果你对AI、NLP、数据挖掘、评测等领域充满热情，并希望在一个充满挑战与机遇的环境中快速成长，那么加入我们，一起定义未来智能化服务的新标准！ 【职位描述】 1. 评测体系设计：参与设计并优化智能化服务（包括智能客服、智能培训、智能质检等）的评测体系，涵盖对话质量、操作质量、培训效果、拟人化、用户满意等核心指标。 2. 评测开发与优化： ○ 研发并优化基于LLM-as-Judge的评测能力，包括但不限于对话生成质量评估、意图识别准确率、多轮对话一致性等。 ○ 探索agent在复杂任务中的性能评测方法，如任务规划、SOP遵循、RAG、多模态交互等。 3. Red-team：针对agent系统的弱点进行攻击，找到系统潜在的风险，防患于未然。 4. Benchmark构建：构建并维护智能化服务领域的代表性benchmark，确保评测标准的科学性与可扩展性。 5. 数据驱动决策：通过数据分析与挖掘，识别智能化服务系统的性能瓶颈，并提出改进方案。 6. 跨业务协作：与多个智能体研发团队、产品团队紧密合作，确保评测体系与业务需求的高度匹配，推动产品的持续优化。 7. 技术前沿探索：跟踪智能化服务领域的最新技术动态，探索并落地创新评测方法。