顺丰大模型算法专家(垂域)
任职要求
1、人工智能、模式识别或计算机专业的硕士或者博士; 2、深入掌握大语言模型算法结构,具备百亿参数规模以上的大语言模型CPT、SFT、RFT阶段的研发及应用经验; 3、精通Python和PyTorch,熟悉多种分布式训练/推理加速技术; 4、深刻理解自主决策的Agent建设方法论,曾主导或深度参与复杂业务场景的Agent开发与落地,…
工作职责
1、负责大语言模型(LLM)技术能力建设,持续提升丰语垂域大语言模型在下游应用的渗透; 2、负责大语言模型方向重点项目的技术路线制定、技术方案设计与评审、业务应用落地; 3、负责集团主要业务环节的智能体构建,推动推理智能和群体智能在各业务环节的深度融合和应用; 4、指导并培养算法工程师团队,提升算法团队在搜索、问答、推荐、数据分析、Agent方向的技术水平;

1、构建面向业务风控(作弊、欺诈、账号安全、垃圾注册、恶意行为等)领域的下一代智能风控基座大模型。从底层开始设计、训练和优化专属于风控领域的“最强大脑”,利用大模型技术从根本上提升识别和对抗黑灰产的能力,为公司的核心业务安全保驾护航。 2、设计和构建高质量、多模态的(文本、行为序列、图数据、设备信息等)风控领域训练数据集; 3、开展领域自适应预训练,让通用大模型深度理解风控概念(如欺诈模式、作弊行为、爬虫特征、账号养号等),探索大模型与图神经网络、异常检测、时序分析等传统风控技术的融合创新。
核心职责: 1. 多模态 RAG 架构设计面向文本、图像、表格、视频的统一检索增强生成框架,攻克跨模态知识索引与融合的核心挑战,让企业知识库中的每一种信息形态都能被精准理解和召回。 2. Agent 强化学习与自主规划探索基于 RL 的工具调用与任务规划能力,实现多轮多步骤复杂办公任务的自主执行,构建具备长期记忆与自我进化能力的下一代办公 Agent。 3. 大模型可信度与幻觉抑制研究幻觉检测与抑制技术,构建事实一致性评估体系与证据链追溯机制,确保企业级知识问答输出的每一个字都经得起验证。
1. 从flops efficiency角度,对大模型预训练过程进行分析与探索,包括不限于对scaling law的研究,数据的认知实验,MoE等模型架构设计,以及其他工程与算法结合的ml sys相关优化等。 2. 负责原生多模态大模型的构建与预训练,包括各模态分词器设计,合成数据策略,以及跨模态融合训练策略等,提升原生多模态模型在视觉/语音的理解与生成任务上的能力。 3. 进行大模型reasoning能力的相关研究,研究pre-train / test-time compute对于模型推理能力的影响,借助SFT / DPO / self-play等手段,提高模型在代码数学等推理任务上的表现。 4. 通过post-training激发模型在各下游任务上的能力,从而构建具有通用问题解决能力的agent。