OPPO高级算法工程师（大模型应用）
任职要求
1. 计算机科学，统计学，数据挖掘，数学，物理等相关专业，在预训练模型，生成算法，计算机视觉，自然语言处理，信息检索，多模态学习等中的一个或多个领域中具备实践经验； 2. 扎实的编程基础，至少熟悉一种常见的深度学习框架（Pytorch…
工作职责
1. 负责各尺寸多模态大模型的基础能力建设，提高模型泛化能力和垂域能力，重点提升手机场景的大模型基础能力； 2. 负责多模态模型的下游算法研究，例如：继续预训练，后训练，强化学习，搜索增强，多模态embedding等技术方向； 3. 负责多模态技术在屏幕内容理解，UI理解，多模态问答，视觉生成等应用领域的研究和落地工作； 4. 跟进业界前沿技术，持续提升团队在多模态算法方面的技术积累。
1. 负责舆情监测系统中 NLP 相关任务的算法建模与优化，包括文本分类、情感分析、实体识别、语义理解、视频内容理解等模块，确保能够快速准确地从海量文本数据中提取有价值的信息，为舆情预警、趋势分析等应用提供坚实技术支撑。 2. 深入研究舆情数据特点，探索适合的 NLP 模型架构与算法策略，针对舆情文本的复杂性（如网络用语、多领域话题交织等），不断改进现有模型，提高模型泛化能力，使其能够应对多样化的舆情场景和数据变化。 3. 进行标注标准制定，协同标注人员构建高质量数据集，为算法训练提供基础数据，同时基于反馈数据持续优化算法效果，以数据驱动算法迭代。 4. 跟踪行业前沿技术动态与研究成果，如将大语言模型，多模态模型等应用于舆情分析场景。 5. 协助开发团队将算法成果工程化落地，确保模型在实际舆情监测系统中的高效稳定运行，参与算法性能的测试与评估工作，及时解决上线过程中出现的技术难题，保障系统稳定性。
1. 负责微博主站搜索业务的语义搜索技术研究和落地，包括：语义相关性、查询理解、问题生成、召回索引等核心技术 2. 基于海量用户行为数据以及人工标注数据，结合自然语言处理、大模型等前沿技术，支持Query改写、内容生成等一系列业务 3. 推进大模型技术在搜索引擎的落地，参与基础大语言模型应用研发，包括但不限于智能问答、物料扩充生成、搜索任务规划、内容优选和排序、工具调用、归纳总结、逻辑推理等能力
【业务介绍】 我们是小红书内稠密类模型（LLM/MLLM/SD/CV/NLP）统一的AI平台QuickSilver，负责调度公司内所有稠密类模型训练与推理资源，基于自建的训推引擎，为公司所有AI算法同学迭代业务模型提供端到端一站式AI服务；包括数据管理，模型管理，模型训练、压缩、推理、部署，服务管理，资源调度等一系列能力。 工作职责： 1、负责稠密类模型训练推理开发平台的架构设计和核心功能研发 2、设计和实现大模型训练部署流程，包括模型fine-tuning、推理服务化等 3、构建云原生架构，设计高可用、高性能的微服务体系 4、优化平台性能，提升系统稳定性和可扩展性
所在团队负责阿里国际贸易平台上的所有推荐产品，包括猜你喜欢、详情页推荐、个性化楼层等。团队通过大数据和深度学习建模，帮助平台上买卖家快速达成生意。来到这里，你将有机会深度接触到业界的计算平台和深度学习算法，并将算法技术转化为商业价值。具体地，你将有机会负责： 1. 用户画像、召回、排序和策略等模块的技术规划和算法设计，通过技术创新提升买卖家匹配效率。 2. 通过大规模深度学习和图学习，在面对数据稀疏和多国家多行业的情况下对用户实时兴趣、CTR预估、询盘和交易转化预估等问题建模。 3. 通过多样性和发现性策略，拓展用户需求，提升兴趣发现能力，进一步完善和提升推荐侧的产品价值。 4. 探索大语言模型+搜推的创新应用方向，LLM在推荐领域下的全链路建设，包括但不限于大规模的预训练、SFT、LoRA和RLHFL等技术，落地大语言模型+搜推的新的应用落地场景（如生成式推荐等）。