顺丰自然语言处理副工程师
任职要求
* 对编程、AI充满热情；学习能力、执行能力强，有较好的团队协作精神； * 熟练使用 Python，熟悉 FastAPI/Flask 等 Web 框架； * 有 LangChain, AutoGen, Semantic Kernel 等任一 Agent 框架的实际开发经验…
工作职责
* Agent开发：基于 LangChain/LlamaIndex 等框架，开发具备规划、记忆和工具调用能力的智能体（Autonomous Agents）。 * 多模态应用：将文本、图像、语音模型结合，开发如“智能文档理解”、“文生图/视频审核”、“多模态质检”等企业级应用。 * 业务落地：深入业务场景，对接客户需求，将复杂的业务流程转化为大模型可执行的Prompt和工作流。 * 后端集成：开发 API 接口，将 AI 能力无缝集成到现有的 ERP/CRM 系统中。
1、探索并构建面向语音交互场景的端到端对话大模型，实现多轮语音对话的语义理解、上下文管理与智能回复生成，打造流畅自然的人机对话体验，对标 GPT-4o、Gemini Live 等前沿产品； 2、负责语音、文本、图像等多模态信息的联合建模与跨模态对齐研究，基于 LLM/VLM 骨干网络（如 Qwen、GLM、seed 等）构建统一的多模态对话理解框架，提升模型在视听融合场景下的推理与交互能力； 3、参与对话大模型的预训练（Pre-training）、有监督微调（SFT）及基于人类反馈的强化学习（RLHF/RLAIF）全流程；重点攻克多轮对话上下文建模、语音-文本跨模态对齐、低延迟流式推理等核心技术难题； 4、设计并实施大规模语音对话数据的采集、清洗、合成与质量评估方案；构建高质量的多轮对话指令数据集（Instruction Tuning Data），包括语音问答、情感对话、多模态指令跟随等多类型数据； 5、持续追踪 ACL、EMNLP、NAACL、Interspeech、ICLR、NeurIPS 等顶会最新进展，快速复现并将 Chain-of-Thought、RAG、Agent、语音语言模型等前沿技术迁移至内部产品场景，推动模型能力持续迭代。
-负责搜索产品及相关垂类策略的研发工作 -基于机器学习、自然语言处理、深度学习等方法，理解与满足用户搜索需求，并予以算法改进和系统实现 -对互联网海量资源的挖掘、识别及分类 -分析行业及用户规模，敏锐地发现增长点，形成方案并驱动落地
-负责搜索产品及相关垂类策略的研发工作 -基于机器学习、自然语言处理、深度学习等方法，理解与满足用户搜索需求，并予以算法改进和系统实现 -对互联网海量资源的挖掘、识别及分类 -分析行业及用户规模，敏锐地发现增长点，形成方案并驱动落地
-负责搜索产品及相关垂类策略的研发工作 -基于机器学习、自然语言处理、深度学习等方法，理解与满足用户搜索需求，并予以算法改进和系统实现 -对互联网海量资源的挖掘、识别及分类 -分析行业及用户规模，敏锐地发现增长点，形成方案并驱动落地