
平安科技NLP算法工程师
任职要求
【语音识别方向】 1、至少在以下领域有过研究或工程经验:文本分类、知识图谱、文本挖掘、文本相似性、命名实体识别、分词、信息检索、Q&A、机器翻译; 3、熟悉常见NLP相关模型,如HMM、EM、LDA等;熟悉深度学习相关技术,如句向量、CNN、RNN、LSTM等模型; 4、熟悉 Java、C/C++、Python其中一种开发语言,有数据结构与算法的基础。 【知识图谱方向】 1、具备机器学习/数据挖掘理论和技术基础; 2、有丰富的中文NLP、QA、知识图谱、事…
工作职责
【语音识别方向】 1、 参与平安业务相关的文本分类、命名实体识别,文本相似性,语言模型,情感分析,用户行为分析等相关NLP工作; 2、 跟进NLP领域前沿技术,对现有产品和技术方案进行持续改进,同时探讨和开发新的产品。 【知识图谱方向】 1、负责大规模文本信息挖掘和分类、语义理解、智能问答、信息提取等,并应用于实际场景; 2、负责金融、法律等领域知识图谱以及事理图谱的构建; 3、探索业界前沿方法,并提升现有NLP能力。 【对话机器人方向】 1、基于机器学习, 并结合现有的自然语言处理技术,研发文本近似、信息抽取、关系推断、阅读理解、智能聊天机器人等的解决方案; 2、实现产品解决方案,进行效果调优; 3、发布相关产品,不断迭代产品效果。
【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
中台稠密引擎组,是小红书负责建设通用深度学习训练推理引擎的团队,面向全公司LLM、多模态LLM、SD、传统CV&NLP等稠密计算型模型训练与推理的业务场景,打造高效、易用、业界领先的训练与推理引擎,为小红书社区、商业化、安全等众多业务方向提供先进的引擎能力,支撑业务持续提升训练推理效率、模型迭代效率与算法研发效率。 1、参与设计和实现深度学习后训练及微调的前沿算法(包括但不限于RFT、RLHF等),以适应多样化的业务场景; 2、结合业务数据和场景,评估选择最适合的微调算法,以支撑业务大语言模型(LLM)微调指标的提升; 3、与数据团队紧密合作,深入理解数据特性,参与设计实现数据提质算法引擎工具,产出高质量数据集提升模型微调效果; 4、与公司内各算法团队深度合作,参与或负责大语言模型、多模态大模型等业务场景的后训练端到端效果提升及落地; 5、密切关注业界 LLM 微调算法和数据提质领域的前沿论文,并整合新技术和算法到训练引擎中,提升框架的领先性;
1、LLM模型应用落地:参与LLM在搜索内部的应用,探索LLM的创新落地场景; 2、RAG技术研究与落地:参与RAG技术在搜索内部的应用与创新,提升快手搜索智能问答效果; 3、技术优化与创新:持续优化现有的算法技术,推动算法创新,不断业务效果和用户体验; 4、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; 5、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。