小红书增长AI应用工程师/专家
任职要求
1、本科及以上学历，计算机科学、人工智能、自然语言处理或相关专业； 2、熟悉机器学习、大模型等相关基础理论，熟悉大模型的发展路径，熟悉大模型的微调和评估方法（如全参微调、LoRA等），有大模型应用全流程实际落地经验优先； 3、熟悉并能合理运用后端研发常用技术包括而不限于：存储、缓存、消息、搜索、微…
工作职责
1、负责基于大语言模型及多模态大模型在用户增长方向应用创新研发，并在真实场景实现落地，创造收益增长； 2、负责大模型在工程领域的应用落地范式的探索，积极探索微调、检索增强、提示词工程等技术，跟进业内大模型应用趋势。
围绕电商物流核心场景，参与AI应用的系统化构建与优化，把AI变为业务增长引擎，具体职责包括以下相关方向的一项或多项： 1、AI应用全生命周期演进：深度参与业务问题建模、应用架构设计、上下文工程、训练数据构建、自动化评估体系、模型后训练优化等； 2、数据飞轮构建：打造高质量数据生产链路，探索合成数据（Synthetic Data）与高效蒸馏技术方案，跑通“业务-模型-反馈”迭代闭环； 3、评测体系构建：面向业务目标，设计完备的AI应用效果评估体系，构建自动化评估框架，建立离线评估与在线业务指标联动的量化评估能力； 4、强化学习与奖励机制设计：构建可工程化的Reward体系与RL训练环境，提升模型在垂直业务场景中的可控性与泛化能力； 5、AI外部能力体系搭建：实现AI应用所需的知识库（RAG）、长短期记忆系统（Memory）、工具调用、多Agent协作框架等 6、多模态AI应用开发：构建AI应用的多模态感知与推理能力，解决在UI自动化、视觉理解与审核、多模态会话等场景的落地应用问题。
1、负责公司AINative形态对话式服务算法的研发，在大规模机器学习和深度学习领域开展研发工作，设计和开发创新性算法模型，研究相关技术在创作、对话和客服等领域的全新应用和解决方案，满足用户不断增长的智能交互需求，全面提升用户在未来世界的生活和交流方式； 2、数据建设、指令微调、偏好对齐、模型优化； 3、提升自然语言理解的能力，比如意图识别、向量服务、短文本/长文本的表征学习等。
1、负责公司AINative形态对话式服务算法的研发，在大规模机器学习和深度学习领域开展研发工作，设计和开发创新性算法模型，研究相关技术在创作、对话和客服等领域的全新应用和解决方案，满足用户不断增长的智能交互需求，全面提升用户在未来世界的生活和交流方式； 2、数据建设、指令微调、偏好对齐、模型优化； 3、提升自然语言理解的能力，比如意图识别、向量服务、短文本/长文本的表征学习等。
这是一个综合的AI推理、优化的技术岗位，适合从事以下工作的候选人投递： ● AI应用构建与模型优化工作的候选人 ● AI应用数据构建与自动化评测工作的候选人 ●多模态AI应用构建与算法优化工作的候选人 围绕真实业务核心场景，参与AI应用的系统化构建与优化，把AI变为业务增长引擎，具体职责包括以下相关方向的一项或多项： 1、AI应用全生命周期演进：深度参与业务问题建模、应用架构设计、上下文工程、训练数据构建、自动化评估体系、模型后训练优化等； 2、数据飞轮构建：打造高质量数据生产链路，探索合成数据（Synthetic Data）与高效蒸馏技术方案，跑通“业务-模型-反馈”迭代闭环； 3、评测体系构建：面向业务目标，设计完备的AI应用效果评估体系，构建自动化评估框架，建立离线评估与在线业务指标联动的量化评估能力； 4、强化学习与奖励机制设计：构建可工程化的Reward体系与RL训练环境，提升模型在垂直业务场景中的可控性与泛化能力； 5、AI外部能力体系搭建：实现AI应用所需的知识库（RAG）、长短期记忆系统（Memory）、工具调用、多Agent协作框架等 6、多模态AI应用开发：构建AI应用的多模态感知与推理能力，解决在UI自动化、视觉理解与审核、多模态会话等场景的落地应用问题。