哔哩哔哩资深大模型算法（内容安全&风控）
任职要求
1.硕士及以上学历，计算机、人工智能相关专业，3 年以上 NLP / 多模态算法研发经验； 2.掌握深度学习、Transformer 架构、大模型基础原理； 3.具备 SFT、RLHF、RAG、Agent、Promp…
工作职责
1.将风控治理需求转化为大模型识别方案，通过 Prompt Engineering、RAG、Workflow 持续调优； 2.探索 VLM 多模态大模型在视频内容安全场景的落地应用； 3.完成大模型指令微调、偏好对齐，提升风控场景识别效果； 4.设计开发安全 Agent，落地自动化风险研判、处置系统； 5.参与标注评测体系建设，构建风控专属高质量数据集； 6.研究对抗防御、幻觉检测、安全对齐技术，解决大模型风控痛点； 7.沉淀技术文档、方法论，保障大模型合规稳定运行。
1、负责文本应答对话 Agent 的设计、开发与迭代，基于大模型搭建自动回复能力，承接业务问答、消息自动应答场景。 2、开展 Prompt 工程、多轮对话编排、意图识别、RAG 知识库搭建，优化回复准确率，解决答非所问、上下文断裂等问题。 3、搭建内容校验与合规管控机制，保障 AI 输出内容准确、口径统一、风险可控。 4、监控线上运行效果，持续调优 Agent 逻辑，沉淀可复用对话组件；协同业务落地 AI 自动应答方案。
一、岗位职责 1、负责汽车垂直领域大语言模型（LLM）研发：指令微调、对齐优化、推理优化等全流程算法设计与实现； 2、攻克模型效率、效果、可控性等关键技术难点，提升模型在汽车知识问答、车型对比、用户交互等场景的理解与生成能力； 3、汽车结合汽车之家业务（如车型库、评测报告、用户社区等），实现大模型驱动的智能产品功能（如AI搜索、智能AI买手、多模态AIGC等）；
1. 主导AI虚拟陪伴系统的整体技术架构设计，将情绪感知、主动倾听与共情能力作为核心体验目标，深度整合至大语言模型（LLM）的对话系统中，确保模型具备高情商、人性化的交互能力。 2. 负责情感陪伴大模型的后训练，通过监督微调（SFT）、强化学习（RL）等手段，系统性地强化模型对用户情绪状态的敏锐捕捉、共情化回应以及主动倾听行为，重点解决虚拟陪伴场景中的情绪一致性、细腻情感表达与深度共情等挑战。同时，深度参与数据合成链路搭建、标注规范磨合、模型效果评测全流程。 3. 构建情感记忆系统，实现对用户情绪变化历史、情感触发点与偏好等关键信息的结构化存储与动态更新。结合RAG架构与向量数据库优化，在对话中适时引用用户过往经历与情感线索，实现共情驱动的个性化生成，让用户感受到“被理解”和“被记得”。 4. 配合工程团队完成系统性能优化，确保高并发场景下情绪感知、共情生成的低延迟响应，解决情感密集型对话中的推理资源调度问题，并支持多模态情绪信号（如语音情感、文本情绪）的高效实时处理，保障线上服务的稳定与细腻体验。
1、负责汽车垂直领域大语言模型（LLM）研发：CPT、指令微调、对齐优化、推理优化等全流程算法设计与实现，攻克模型效率、效果、可控性等关键技术难点，提升模型在汽车知识问答、车型对比、用户交互等场景的理解与生成能力； 2、汽车结合汽车之家业务（如车型库、评测报告、用户社区等），实现大模型驱动的智能产品功能（如AI搜索、智能AI买手、多模态AIGC等）； 3、追踪业界前沿技术，结合业务需求特点进行创新，在取得实际产出的同时形成文章发表在相关会议上。