小红书【Hi Lab】大模型AI native算法工程师

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。

我们寻找热爱生活、钟情于艺术与科技交融的你，加入小红书AI性格设计师team，在追求 AI 模型在技术上的有用性基础上赋予 AI 温暖与诗意，注入灵魂，让 AI 能够为世界和人类带来美好。 1、AI 的文学与艺术表达训练：精细调校 AI 的语言风格，深入分析并优化 AI 的表达中的修辞手法、叙事结构和情感节奏，确保 AI 的语言兼具艺术美感与逻辑严谨 2、提升 AI 的多元智能水平：基于广博的人文视角和跨文化理解，萃取历史、哲学及心理学中的精华思想，塑造 AI 的底层世界观、价值观、性格和行为准则，训练 AI 在艺术审美、哲学思考、同理心等方面的能力 3、构建生动的 human-AI 交互体验：关注 human-AI 交互中的每一个细节，优化 AI 在不同情境下的回答与主动表达，让它从冷冰冰的工具转变为懂得倾听和理解你心情的温柔伙伴，用美学和智慧激发用户内心共鸣

大模型AI Infrastructure团队专注于大语言模型领域的前沿技术研究和落地，提供高性能、高可靠、可扩展的机器学习系统、丰富的异构计算资源和极致的端到端的机器学习服务体验，为公司提供核心技术能力和服务。 1、负责机器学习框架的研究与开发，服务于公司各个产品； 2、高效部署，优化NLP/多模态大模型核心业务模型。