字节跳动大模型对话算法工程师-电商业务

1、数据挖掘：负责领域知识和训练数据的构建与维护，利用数据飞轮机制不断优化数据质量和丰富度，提升模型性能和应用效果； 2、大模型训练：针对业务需求进行大模型的继续训练（CT）、有监督微调（SFT）和强化学习，以及多模态模型训练，实现模型在垂直领域的深度适配，与业务专家合作，构建和优化结构化的提示词系统，利用COT等先进技术增强大模型的推理能力，高效、精准解决实际问题； 3、信息检索：开发和优化Query理解、语义索引、相关性排序等技术，提升RAG的效果，实现大模型与知识库的深度融合，基于领先的智能体框架，运用并增强大模型的推理、对话和反思能力，解决复杂业务问题； 4、大模型评测：制定和实施全方位的大模型评估方案，结合人工评估和自动化评估手段，建立完整的评测体系，确保模型性能的可靠性和稳定性； 5、用户增长：通过强化学习、用户增长等技术，优化对话策略，提高用户的平台使用体验和长期复购率，实现业务的可持续增长； 6、应用落地：深入理解业务痛点，定义问题解决方案，设定任务标准和目标，通过持续的技术创新和优化，实现最佳的业务效果和用户体验。

1、负责通过基于大语言模型及多模态大模型的微调、prompts调优、指令构建及演化技术，将大模型的生成、理解、交互能力在公司核心业务场景应用落地，包括但不限于AIGC创意生成、视频处理、智能化特效、智能对话、代码生成、音视频传输、电商场景内容理解等； 2、负责LLM及多模态大模型的应用中台及相关技术模块搭建，包括但不限于Agents 、RAG、 function call、system prompts等，探索大模型应用前沿及新兴应用场景； 3、跟踪行业及大模型技术发展，结合业界前沿技术和业务需求，打造大模型应用的最佳实践； 4、了解业务，与公司各技术团队密切配合，能与产品、运营等角色高效沟通需求和目标，发挥自己的主观能动性，设计技术解决方案，培养自己的良好的业务sense和综合素质。

1、负责大模型应用的工程解决方案的设计与开发，推进大模型AI能力（LLM、VLM、MLLM等）在快手短视频、直播、电商等业务场景的快速落地； 2、理解业务逻辑与产品需求，设计和实现高可用技术方案、满足高并发、海量数据的挑战。持续改进提升系统性能和稳定性，降低推理硬件成本； 3、围绕大模型算法研发，建设高效率的AI模型迭代平台，包括数据标注与管理、模型训练、自动评测和部署，等全流程的工具平台建设。

负责AI应用探索类项目，工作包括/不限于：在线系统架构设计、在/离线数据生产链路设计、业务转化效果优化方案设计、系统性能优化、算法工程技术攻坚等 负责大模型应用基础组件的建设，工作包括/不限于：记忆组件、对话分析组件、知识库等的建设 承担大模型的落地开发工作，包括但不限于RAG、大模型微调、指令数据构建、模型Fine-tuning、Prompt Engineering、模型评测等研发，提升大模型的产品化能力，促进AI基础设施的构建； 跟进公司内外AI agent方向的技术演进，开展前瞻性技术研究，探索将新技术、新理念融于入现有系统的可能性，推动公司agent技术的持续创新和竞争力提升。