饿了么淘宝闪购-算法专家-大模型算法
任职要求
1. 数学、计算机科学、人工智能等相关专业 2. 深入理解深度学习原理，熟练使用至少一种深度学习框架，如 PyTorch、TensorFlow等，有丰富的模型训练和调优经验。 3. 熟悉大模型架构…
工作职责
1. 构建和维护外卖即时物流领域的知识库，整合行业数据、业务规则和专家经验，利用大模型技术对知识库进行自动化更新和优化，提升知识库的覆盖率和准确性。 2. 负责海量数据的清洗，构建高质量的训练数据集。 3. 负责即时物流大模型的架构设计、训练、微调，在效果、推理速度、计算和存储成本推理等方面迭代到先进水平。 4. 将大模型技术应用于外卖即时物流的核心业务场景，如供需预测、骑手行为建模、路径优化、指标归因等，提升下游任务收益。 5. 跟踪大模型领域的最新研究成果，结合业务需求进行技术创新，探索大模型在物流配送中的无限可能。
1. 负责B端餐饮SaaS业务核心算法模块的设计、开发与持续优化，探索并落地大模型（LLM）在餐饮SaaS业务领域的创新应用，如智能自然语言对话取数、数据分析、智能营销、智能文案生成、Agent驱动的自动化运营等； 2. 掌握LLM相关Prompt Engineering、RAG、微调、强化学习等前沿技术，能够构建高效、可扩展的实时特征工程与在线推理系统，支撑高并发、低延迟的算法服务； 3. 主导模型应用与AI基建技术架构演进，与产品、工程、数据、运营团队紧密协作，将算法能力转化为实际业务价值；优化数据合成、模型训练、Agent服务等核心环节，解决推理优化、大模型幻觉、知识库召回准确率等复杂技术问题。
1. 负责淘宝闪购即时物流的时效预测、配送范围规划，商流×物超算联动机制等场景的算法设计与开发。 2. 综合应用机器学习、深度学习、运筹优化、大模型等前沿技术，基于业务问题和场景，构建算法方案，持续提升即时物流的履约效率，促进订单增长，优化用户体验。 3. 深入理解即时物流场景，与业务、产品、工程、数据等团队紧密协同，完成从业务问题到算法问题的抽象与定义，多方协同推进项目落地。
1、参与淘宝闪购即时物流场景下调度策略算法设计与开发，技术驱动业务增长； 2、数据驱动，应用机器学习、运筹学、博弈论等技术提升整体交易市场的效率，降低交易市场的成本，优化用户体验； 3、与跨职能团队（产品、运营等）协作，理解业务需求并将之转化为具体的算法问题，快速响应市场变动； 4、运用机器学习技术和大数据分析方法对现有策略效果进行评价，不断迭代策略模型并验证其有效性。
1. 搜索意图理解，基本NLP的工作，以NLU为主。其中，搜索关键词理解是主要场景，并有搜索SUG、融合搜、主搜索链路等落地场景。具体NLP任务有且不限于，对于词的基本理解、分类、纠错改写同义归一等； 2.搜索相关性&召回，参与建设闪购搜索场景的Query召回、相关性模块的算法优化，包括召回、相关性等模型的开发&研究； 3.大规模预训练LLM。建设淘宝闪购垂域场景下的语言大模型/多模态大模型，基于通用底座，进行retrain or fine-tune；需要对模型训练底层的算力、框架比较熟悉；构建样本、设计训练任务，并持续调优；上层支撑对应的任务和业务场景，拿收益。