小红书【Hi Lab】大模型AI native算法工程师

1、Post-Training Pipeline 设计与迭代：搭建并持续优化 SFT、RM、RLHF / RLAIF / RLVF 等后训练流水线，支持多模态模型的高效迭代，让千亿级大模型在一次次“后训练”中真正变得聪明、智慧、安全 2、可扩展监督与反馈系统：设计低成本人类 + AI 组合反馈机制，自动化完成偏好采集、对齐传递与数据质量评估，通过 Product-Research co-design 探索构建真实用户反馈的模型迭代机制 3、通用推理与工具使用能力提升：构建跨模态强化学习环境和多样化奖励体系，帮助模型学会调用外部工具、提升模型利用文本-图像-语音跨模态信息进行复杂推理和问题解决能力 4、长期记忆、个性化与终身学习：探索持久记忆与动态偏好建模，使模型能够跨会话记住用户偏好、持续学习而不遗忘核心能力 5、安全评估与价值观对齐：搭建安全对齐机制、红队测试、越狱防御与自动化评测框架，量化模型幻觉、稳定性及价值观一致性，制定风险缓解策略，确保模型在开放场景中始终行为可控 6、跨职能落地：与产品、设计、人文训练师及数据团队，把研究成果迅速推向真实场景，打造小红书下一代战略级 AI native 应用产品

你将参与到小红书下一代 AI native 应用的构建中，通过 Omni Model 技术改变现有 AI 以文字交互为主的形态，负责全模态大模型（Omni Model）的后训练工作，主导音频与文本、视觉协同对齐的整体方案设计与落地，包括并不限于： 1、制定并迭代音频-文本-视觉对齐数据体系，与数据团队合作构建高质量、多样化、有审美的跨模态数据，并提升端到端模型的语音理解和表达能力。 2、基于 SOTA omni 基座模型，在语音、视觉、文本长序列混合后训练中，通过多种训练方法保证语音能力充分发挥的同时，又不削弱模型智商与图文表现。 3、构建语音质量与语义一致性的 Reward 模型；通过 RLHF/RLAIF/Self-Rewarding 以及 Session level RL 技术提升模型在实时对话中的语义、情绪理解能力，语音表达的自然度、逻辑一致性。 4、与工程、产品团队协同，把实验成果快速迁移到线上服务，并探索基于线上用户的语音交互反馈实现在线 RL 迭代提升。

1、Post-Training Pipeline 设计与迭代：搭建并持续优化 SFT、RM、RLHF/RLAIF/ RLVF 等后训练流水线，支持多模态模型的高效迭代，让千亿级大模型在一次次“后训练”中真正变得聪明、智慧、安全； 2、可扩展监督与反馈系统：设计低成本人类 + AI 组合反馈机制，自动化完成偏好采集、对齐传递与数据质量评估，通过 Product-Research co-design 探索构建真实用户反馈的模型迭代机制； 3、通用推理与工具使用能力提升：构建跨模态强化学习环境和多样化奖励体系，帮助模型学会调用外部工具、提升模型利用文本-图像-语音跨模态信息进行复杂推理和问题解决能力； 4、长期记忆、个性化与终身学习：探索持久记忆与动态偏好建模，使模型能够跨会话记住用户偏好、持续学习而不遗忘核心能力； 5、安全评估与价值观对齐：搭建安全对齐机制、红队测试、越狱防御与自动化评测框架，量化模型幻觉、稳定性及价值观一致性，制定风险缓解策略，确保模型在开放场景中始终行为可控； 6、跨职能落地：与产品、设计、人文训练师及数据团队，把研究成果迅速推向真实场景，打造小红书下一代战略级 AI native 应用产品。

1. 参与有道业务的UI设计工作，为新功能、新产品提供创意及设计方案； 2. 参与产品讨论，与产品经理、工程师协作，从视觉设计和用户体验的角度提出建议与解决方案； 3. 全面跟进产研流程，与产品、研发、测试团队紧密协作，跟进设计方案落地，保证设计方案高度还原。 4. 续关注设计趋势，主动挖掘视觉/体验问题，提出改进建议，提升产品设计品质。