字节跳动电商场景LLM/VLM/AIGC训练工程师-国际电商

1、负责大模型、AIGC服务链路和应用平台的开发，支撑相关业务的生产与高效迭代； 2、设计和实现机器学习相关的基础设施、框架、工具链等，并推动落地到业务中； 3、负责大规模样本数据的管理、标注、预处理、存储等能力建设，提供训练和推理使用的基础设施保障； 4、构建适合电商场景的AI应用Workflow编排框架和平台，方便电商各业务搭建AI应用链路； 5、负责电商GPU资源管理和优化调度，并建设管理工具平台，优化GPU管理效率，提升资源池整体利用率； 6、探索业界前沿的深度学习相关技术，持续提升平台能力、降低研发与算法的使用成本。

关于我们： AI Business 成立于2023年4月，是阿里国际数字商业集团设立的一层业务组织，专注于大模型技术能力建设和 AI 原生应用和产品的打造，旨在用最先进的 AI 技术重塑平台竞争力，为商家和用户带来极致电商体验。 作为跨境电商领域的 AI 先锋，我们坚定地相信人工智能对塑造未来电商的关键作用，并坚持对 AI 领域人才的培养和发展。我们已经汇聚了业内顶尖的 AI 算法专家、AI 工程师和AI产品团队，并诚挚邀请有共同使命感、追求创新与卓越的 AI 人才加入我们的团队，共同用AI技术书写数字商业领域的新篇章。 职位描述： 1、负责多语言大语言模型（LLM）的预训练、微调及优化，探索高效训练策略（如低资源语种能力迁移、任务调度优化等），提升模型性能与跨文化场景适应性； 2、构建多模态大模型技术体系，包括图文生成、视频内容生成、多模态检索与信息抽取，支持商品虚拟试穿、智能客服等业务场景。 3、推动大模型与业务深度融合，开发基于LLM的对话系统、Agent产品及RAG系统，优化电商文本生成、跨语言信息匹配、时间序列预测等场景的智能决策能力； 4、设计强化学习对齐算法（如RLHF/DPO），提升模型在垂直领域（如商品推荐、用户交互）的精准度与可控性。 4、实现大模型的高效推理部署，包括模型压缩量化、GPU并行计算优化（如CUDA加速），确保高并发场景下的服务稳定性； 5、探索生成式AI与电商场景结合的前沿技术（如AIGC内容生成、多模态商品检索），推动技术规模化落地。

商品基础算法团队是淘天集团核心的商品理解中台，负责对淘天全域（淘宝、天猫等）数百亿的商品进行深度、精准、多维度的内容理解。我们产出的商品认知能力（如属性、卖点、风格、品类、知识），是整个淘天搜索、推荐、广告、AIGC应用、智能导购、直播等所有核心业务的基石，直接决定了用户“逛”和“买”的体验，是连接“人”与“货”的智能引擎。 当前，我们正处在用新一代AI技术（大模型、多模态大模型）彻底重塑商品世界的历史机遇期。在这里，你将接触到全球最丰富、最复杂的电商多模态数据，有机会定义下一代商品理解的技术范式，你的工作成果将通过集团各大业务场景，影响亿万用户的消费决策。 岗位职责： 1. 构建业界领先的商品多模态理解体系： 负责利用大语言模型（LLM）及视觉语言模型（VLM）等前沿技术，对商品的多模态内容（文本标题、详情描述、图片、视频等）进行深度解析，完成高质量的标签抽取、卖点挖掘、风格识别、需求理解等核心任务。 2. 探索大模型背景下的下一代商品知识库的构建范式：如何从海量商品信息、用户评论、行业知识中自动化构建知识体系？如何解决知识的事实性问题？如何在庞大、有噪声的知识库中抽取有效知识，用于下游落地和应用 3. 负责大模型/多模态模型的前沿技术探索与落地： 跟踪并实践领域内前沿的模型和技术（如模型Fine-tuning, RAG, In-Context Learning, Agent, Model Distillation等），结合业务场景进行技术选型、方案设计与模型优化，解决从训练到部署全链路的挑战，实现技术创新与业务效果的双赢。 4. 设计和优化算法架构与系统： 负责商品理解算法系统的整体架构设计与持续迭代，保证系统的高性能、高可用和高扩展性，以应对淘天集团海量数据的挑战。 5. 驱动技术创新转化为业务价值： 深入理解业务，主动挖掘技术能创造价值的场景，与产品、工程团队紧密协作，通过严谨的AB实验验证算法效果，用技术力量持续驱动业务指标增长。

1、设计实现电商场景通用的大模型推理引擎，适用于在线实时推理和近离线批量推理等多个场景，并推广到电商各个场景中应用； 2、针对电商LLM/MLLM/AIGC等多种模型，进行针对性的推理性能优化，解决系统高并发、高可靠性、高可扩展性等技术难关； 3、面向全球多地域大规模GPU算力集群，通过弹性调度、GPU超卖、任务编排等方式不断提升算力利用率； 4、与算法部门深度合作，进行算法与系统的联合优化。