饿了么饿了么-NLP算法专家（LLM方向）-北京
任职要求
1、扎实的代码功底和工程开发能力，有较强的数据分析和解决实际问题的能力； 2、具备机器学习/自然语言处理/视觉算法/时间序列预测/因果推断至少一种研究背景和项目背景； 3、有良好的沟通能力、团队合作意识、工作责任心; 4、召回排序/NLP/LLM/多模态方面有丰富经验优先考虑。 职位亮点 1.业务体量大，增长快，个人发展空间大，团队氛围高效松弛，阿里闪购上线仅6天突破1000w单； 2.成就感强，既贴近业务，又接触到完整的产品/算法/工程链路； 3.技术导向，浓厚学习氛围，一对一师兄，帮助小伙伴快速融入。
工作职责
我们是饿了么到家搜推算法团队，负责淘宝闪购、支付宝闪购、饿了么APP搜推场景的算法迭代，业务领域包括餐饮、零售、医药，核心方向包括：搜推场景下的召回排序、图文视频素材生成、素材优选智能展示等，具体方向细分为如下： 1、搜推系统：Query理解、召回优化(语义/多模态/个性化)、排序算法(粗排/精排/重排)的迭代； 2、文本素材：推荐理由生成、商品标题优化、商品卖点挖掘、解释性内容生成&召回优选； 3、智能创意：图片美化、图文/图图自适应合成、文本生成图片、动图视频生成&召回优选； 4、趋势热点：实时趋势、周期趋势及未来趋势的感知及内容建设，赋能业务； 5、跟踪算法领域的前沿技术动态，结合搜推业务进行技术引入和产品创新。
1、领导算法团队: 负责公司重点国际化短视频产品，带领算法团队成员，设定团队目标，并指导团队成员在搜索链路、LLM和算法应用方面的发展； 2、LLM模型应用落地：负责LLM应用在搜索业务场景，优化搜索排序机制与信息效率，并探索多语言预训练，多模态融合等，探索LLM时代搜索的理想形态； 3、算法研究与开发: 参与算法研究与开发工作，提升模型性能和算法效率，并持续关注学术界的最新进展； 4、项目规划与管理: 参与项目规划与管理，制定项目计划，确保项目按时交付，并保证项目的高质量完成； 5、技术优化与创新: 不断优化现有的算法技术，并推动算法创新，以提高业务效果和用户体验； 6、跨团队合作: 与产品团队、工程团队和业务团队紧密合作，理解业务需求，将算法技术转化为实际的产品和解决方案；算法评估与改进: 负责对算法模型进行评估和改进，提高算法的准确性、效率和可解释性。
我们是阿里巴巴智能信息夸克事业部基础搜索算法团队，团队的主要产品是搜索浏览器夸克，核心算法工作涉及：query理解、召回、排序、语义体系、质量体系等，本职位主要产品的排序算法优化，具体工作如下： 1. 通过负责排序链路的大模型排序模型、特征工程（设计、抽取、验证、筛选）、排序因子等优化，以提高排序的合理性，从而提高线上效果； 2. 通过大模型等先进NLP能力的应用，提升对于相关性、内容质量等建模，进而提升排序能力； 3. 通过海量用户行为分析，并联动召回、语义、离线、问答摘要等各个子方向，对上下游链路、横向链路进行合理的架构设计，进行多目标建模，包括但不限于：精排、重排等，以提高搜索产品的用户体验
夸克学习算法团队致力于使用AI技术重塑面向未来的学习体验。在这里您将与我们一起挑战前沿的产品技术问题，并收获服务千万级用户的成就感和影响力。 核心职责： 1. 主导教育场景下多模态大模型（文本/图像/视频）的全流程算法研发工作，包括数据构建、指令微调、RLVR、RLHF等关键环节 2. 针对教学场景设计专属后训练与微调方案（如解题步骤生成、作业批改、互动答疑等），提升核心模型的专业性与可用性 3. 跟进业界最新进展和SOTA模型和算法，并与教育场景特点进行深度结合，推动智能化教学和个性化学习落地
1、负责字节跳动研发效能基于LLM的代码智能方向的算法策略研发和落地工作，业务场景包括但不限于基于LLM的代码智能、数据推荐等； 2、跟踪基于LLM方向的最新研究成果，用以持续提升算法应用效果，研究方向包括但不限于LLM知识注入、LLM微调、LLM对指令和程序行为的理解等； 3、调研新技术，参与各类技术难题的攻关，沉淀技术能力和行业经验，带领团队成员攻坚技术难点，与平台一起成长和发展。