希音智能客服算法工程师
任职要求
1、计算机相关专业，硕士以上学历（优先），3年以上相关工作经验； 2、在自然语言处理、人机对话、文本生成等领域有实际的开发和从业经验者优先； 3、至少熟悉一门计算机编程语言，包括并不限于C/C++/Java/python； 4、有深度学习研发经验，熟练使用主流深度学习框架(TensorFl…
工作职责
负责智能客服相关的自然语言处理研发，打造领先的智能人机交互系统，服务于全球用户。 1、FAQ和智能问答算法的研发，包括文本匹配、向量化召回等； 2、对话管理算法和技术的研发，包括对话状态跟踪、对话策略优化等； 3、意图理解和槽位识别的研发，包括文本分类、序列标注等； 4、文本生成算法研发, 包括大语言模型预训练、微调等； 5、大语言模型应用研发, 包括提示工程、检索增强、Agent等；
1、围绕着生活服务客服这一应用场景，开展前沿算法研发，包括但不限于NLP、推荐预测、多模态等技术方向，同时重点跟进和探索大语言模型的实现与应用； 2、构建客服领域领先的智能对话机器人，与用户通过对话交互的形式来解决用户各类问题，使用包括但不限于意图理解、文本匹配、对话管理、文本挖掘、话术/文案生成等NLP技术，基于召回+排序的猜你想问、输入联想等推荐预测技术等； 3、构建面向人工客服的智能辅助系统，协助客服更高效、准确地解决用户问题，包括方案/话术推荐与补全、智能摘要、答案润色等； 4、探索大模型技术在智能客服领域的落地，利用LLM构建新一代的生成式对话机器人与辅助系统，通过预训练、微调、强化学习等全链路的技术实践，实现对标人类客服的理解、生成、执行能力。
团队介绍：Data-电商-智能客服团队负责抖音电商场景下的智能对话与问答技术的创新和研究工作，致力于打造客服领域内领先的智能对话机器人，帮助平台和商家高效、准确地解决用户问题提升用户体验，降低平台/商家运维成本，不断提升业务效果。主要工作方向包括： 1、围绕着电商客服这一应用场景，开展前沿算法研发，包括但不限于NLP，推荐预测，多模态等技术方向，同时重点跟进和探索LLM的实现与应用； 2、构建客服领域领先的智能对话机器人，与用户通过对话交互的形式来解决用户关于电商场景下的各类问题，使用包括但不限于意图理解、文本匹配、对话管理、文本挖掘、话术/文案生成等NLP技术，基于召回+排序的猜你想问、输入联想等推荐预测技术，以及图文内容识别与推荐等； 3、构建面向人工客服的智能辅助系统，协助客服更高效、准确地解决用户问题，包括方案/话术推荐与补全、智能摘要、答案润色等； 4、探索大模型技术在智能客服领域的落地，利用LLM构建新一代的生成式对话机器人与辅助系统，通过预训练、微调、强化学习等全链路的技术实践，实现对标人类客服的理解、生成、执行能力。
团队介绍：Data-电商-智能客服团队负责抖音电商场景下的智能对话与问答技术的创新和研究工作，致力于打造客服领域内领先的智能对话机器人，帮助平台和商家高效、准确地解决用户问题提升用户体验，降低平台/商家运维成本，不断提升业务效果。主要工作方向包括： 1、围绕着电商客服这一应用场景，开展前沿算法研发，包括但不限于NLP，推荐预测，多模态等技术方向，同时重点跟进和探索LLM的实现与应用； 2、构建客服领域领先的智能对话机器人，与用户通过对话交互的形式来解决用户关于电商场景下的各类问题，使用包括但不限于意图理解、文本匹配、对话管理、文本挖掘、话术/文案生成等NLP技术，基于召回+排序的猜你想问、输入联想等推荐预测技术，以及图文内容识别与推荐等； 3、构建面向人工客服的智能辅助系统，协助客服更高效、准确地解决用户问题，包括方案/话术推荐与补全、智能摘要、答案润色等； 4、探索大模型技术在智能客服领域的落地，利用LLM构建新一代的生成式对话机器人与辅助系统，通过预训练、微调、强化学习等全链路的技术实践，实现对标人类客服的理解、生成、执行能力。
团队介绍：Data-电商-智能客服团队负责抖音电商场景下的智能对话与问答技术的创新和研究工作，致力于打造客服领域内领先的智能对话机器人，帮助平台和商家高效、准确地解决用户问题提升用户体验，降低平台/商家运维成本，不断提升业务效果。主要工作方向包括： 1、围绕着电商客服这一应用场景，开展前沿算法研发，包括但不限于NLP，推荐预测，多模态等技术方向，同时重点跟进和探索LLM的实现与应用； 2、构建客服领域领先的智能对话机器人，与用户通过对话交互的形式来解决用户关于电商场景下的各类问题，使用包括但不限于意图理解、文本匹配、对话管理、文本挖掘、话术/文案生成等NLP技术，基于召回+排序的猜你想问、输入联想等推荐预测技术，以及图文内容识别与推荐等； 3、构建面向人工客服的智能辅助系统，协助客服更高效、准确地解决用户问题，包括方案/话术推荐与补全、智能摘要、答案润色等； 4、探索大模型技术在智能客服领域的落地，利用LLM构建新一代的生成式对话机器人与辅助系统，通过预训练、微调、强化学习等全链路的技术实践，实现对标人类客服的理解、生成、执行能力。