新浪微博AI大模型算法工程师
任职要求
1. 计算机、数学或相关专业本科及以上学历，NLP领域实习经验 2. 有自然语言处理领域任一方向经验，包括并不限于文本分类、相似性、多模态生成、问答系统、知识图谱、大规模预训练模型，能够从业务场景出发建设技术体系能力。 3. 具备扎实的编程功底，和较强的工程实现能力，精通python语言和PyTorch、Transformer、DeepSpeed、Megatron-LM/vLLM等常见LLM模型训练相关框架。 4. 掌握业界领先大模型的基本原理、训练和微调方法，例如GPT系列、LLaMa系列、Qwen系列、deepseek系列等。 5. 熟悉并使用过langchain、llama-index、graphrag等RAG知识库开源框架。 具备以下条件优先: 1、 发表过AI顶会论文、或者AI竞赛获奖者优先 2、有优秀AI方向开源项目者优先
工作职责
大模型算法工程师 1. 负责微博AI应用的研发、探索，落地到微博内容理解、内容消费和内容创作的核心场景。 2. 负责大模型算法开发，基于微博海量数据分析及大模型训练技术，如大模型增量预训练、高效微调、RLHF以及推理优化，提升大模型效果。 3. 负责大模型应用落地，掌握基于大模型Prompt提示学习技术，取得业务成果，包括数据建设、知识库检索、提示工程、模型效果评估等。 4. 负责跟踪和研究agentic RAG系统的关键算法，持续提升检索和生成性能。 5. 跟进AIGC方向研究前沿，使用最新技术解决实际业务问题。
1.负责HR领域大模型在业务场景的应用落地； 2.调研大模型的业界前沿算法，追踪最前沿的技术动态，并应用在相关的项目中； 3.结合RAG、模型微调、MCP等大模型算法技术，提升AI在业务场景的效果。
1. 大模型研发与调优：独立设计、开发适用于 OTT 推荐系统、AI agent 的大模型，通过参数调整、轻量化压缩、多模态融合等技术优化模型性能，降低计算资源消耗； 2. 推荐系统算法优化：基于协同过滤、深度学习推荐模型（如 DIN、DeepFM 等），结合 OTT 业务场景优化推荐策略，提升内容推荐的精准度、多样性及用户点击率、留存率； 3. AI agent 开发落地：设计 AI agent 架构与智能交互策略，实现自然语言处理、任务执行、多轮对话等功能；通过强化学习提升其自主决策与学习能力，适配 OTT 场景服务需求； 4. AI 硬件算法适配：针对第二曲线 AI 硬件（如智能电视芯片、边缘计算设备），优化 AI 算法与硬件特性的结合，提升模型部署与运行效率，充分利用硬件资源； 5. 跨部门协作推进：协调研发、算法、设计、运营等跨部门资源，推动 AI 产品全流程开发，通过项目会议同步进展、解决问题，确保产品按时高质量交付； 6. 行业生态与商业探索：跟踪 AI 行业前沿动态与技术趋势，整合内外部资源，探索 AI 产品的新商业模式与应用场景，提升产品市场竞争力与商业价值。
vivo AI研究院致力于研发业界领先的人工智能技术，通过AI技术创新持续为全球5亿+vivo用户带来无处不在的惊喜和激动人心的智慧体验。 1、围绕多模态大模型的前沿研究，聚焦跨模态融合、知识推理与表达等核心问题，推动视觉、语音、文本等多模态智能体的理论和算法创新； 2、主导大模型端侧化与高效部署技术攻关，聚焦模型轻量化算法：量化、压缩、剪枝、蒸馏，以及模型推理加速、端侧模型训练等前沿课题，推动大模型在移动终端和边缘设备的实际落地； 3、深入探索强化学习与奖励模型的新范式，致力于提升泛化性和自学习能力，推动基于自博弈（Self-Play）的下一代智能体训练方法； 4、推动生成-理解统一建模、多模态世界模型构建等创新方向，实现虚拟与现实环境中的多模态交互与理解； 5、参与国际顶级学术会议/期刊论文发表，推动前沿技术在实际产品中的转化，提升公司在AI领域的学术与产业影响力。
1、负责大模型相关算法研究、重难点技术攻关，应用场景包括面向手机场景的文本、多模态内容生成和理解任务； 2、跟进业界最新的文本、多模态预训练、强化学习、推理增强模型相关技术和方法，根据公司内重点业务场景的需求，研发行业领先的原创性算法； 3、顶会论文发表，对外技术分享，提高团队整体技术影响力。