字节跳动NLP算法工程师-广告智能客服

团队介绍：字节跳动豆包大模型团队成立于 2023 年，致力于开发业界最先进的 AI 大模型技术，成为世界一流的研究团队，为科技和社会发展作出贡献。 豆包大模型团队在AI领域拥有长期愿景与决心，研究方向涵盖NLP、CV、语音等，在中国、新加坡、美国等地设有实验室和研究岗位。团队依托平台充足的数据、计算等资源，在相关领域持续投入，已推出自研通用大模型，提供多模态能力，下游支持豆包、扣子、即梦等50+业务，并通过火山引擎开放给企业客户。目前，豆包APP已成为中国市场用户量最大的AIGC应用。 1、团队负责公司大模型的研发和应用，研究相关技术在搜索、推荐、广告、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；主要工作方向包括： 1）优化&创新RLHF算法训练效率与模型泛化能力； 2）Long CoT技术的实现和应用； 3）多模态大模型（文本、图像、语音）的Posttraining算法； 4）构建高质量、多领域的数据合成方法； 5）探索LLM在情感对话、创作等场景的应用。

1. 负责商业增值业务场景中大模型的技术落地，支持业务目标提升； 2. 负责大模型在智能助手、电销、IM等交互式对话场景中的应用，提升场景的自动化与智能化水平，改进商家的交互体验，提升广告供给； 3. 负责大模型在经营诊断分析、多模态创意生成等内容生成类场景中的应用，降低平台和商家的运营成本，提升运营效率； 4. 负责大型语言模型的微调、偏好对齐、知识增强等技术探索，积极跟进AIGC业内应用趋势，包括并不限于多模态、RLHF、Agent等方向； 5. 与其他团队密切合作，包括数据工程师、前后端工程师、产品经理等，实现高质量的产品和解决方案。

1、深入理解垂直领域业务规则，承担智能客服、问答系统的算法研究及开发，以高效的进行用户接待及信息收集； 2、跟进业界前沿算法，探索NLP/LLM大模型等技术，并结合业务场景取得应用落地； 3、负责优化LLM生成式大模型的在场景下的微调，使其以更自然、精准、友好、可控的方式与用户沟通； 4、探索LLM与文档、数据库等外源数据的结合，探索以目标为导向的模型范式。

团队介绍：1、业务方向：自助业务希望建成中小商家的业务中台，电商广告、生服广告、Dou+等多条业务线，一站式解决商家问题，助力商家成长，提升商家数字化经营能力； 2、技术亮点：自助技术分为智能销售、客户增长、营销活动几个方向； 客户增长方向主要利用Uplift建模、因果推断、运筹优化算法、推荐算法等，通过对客户初期的行为习惯进行挖掘，探索更优的发券、选品、选素材等相关策略，提升拉新指标； 智能销售方向主要通过LLM-Agent的形式，利用sft、rl等算法优化广告领域的服务能力，提升对中小客户的教育、辅导、服务等能力，进而提升长期客户消耗； 营销活动方向主要服务商业化运营团队，辅助运营完成营销活动的创建与推广。 课题背景： 为了长期优化广告客户生态以及收入增长，商业化需要更大规模的做好客户拉新和客户在投放成长初期的留存，那么如何精准定位目标人群、如何更有效的利用激励手段促进客户增长、如何优化当前客户动作和投放手段，就是一个必须要长期优化的方向。 现在的增长方向主要靠传统机器学习的手段来决策激励的发放，但效果提升已经遇到瓶颈，需要探索基于RL的因果推断技术。另一方面，客户成长初期目前无法获得足够的服务与帮助，结合上广告投放本身有较高学习门槛，所以现在亟需依赖LLM技术，实现智能销售的愿景——包括智能客服、智能销售、智能投手三个阶段，最终达到全智能化的托管式服务。 课题挑战： 相比抖音C端流量数据，广告客户数据相对波动较大，观测周期长，有更多的不确定性； 大语言模型在广告领域的能力依然不足，具体表现在领域知识理解不足，大量专业工具（百量级）的使用效率不高，业务回复的可解释性不够强。为了达到人工销售的水平，需要探索RL、探索reward system、探索deep research的实现、探索业务向Benchmark的范式等等； 相比传统客服的问答式工作，还需要探索LLM在主动服务方向的开放命题。