阿里云瓴羊-高级算法工程师/专家-北京

1. 负责召回、排序等相关模块，包括但不限于索引构建、向量召回、召回打分、粗排、精排、重排等工作，洞察业务需求，为用户提升更好的搜索体验 2. 负责大语言模型和多模态大模型相关研发。追踪前沿技术热点，开展预训练、sft、强化学习，并应用到搜索业务、推荐业务、AI产品中 3. 负责应用NLP/CV/多模态等相关技术，理解用户生产的内容，技术方向包括但不限于: 图文和视频等内容类型的打标分类、内容质量打标、热点发现、评论分析等；

岗位职责： 该职位通过大模型训练、Agent、RAG、N2SQL、NLP、语音处理等技术创新和突破，构建Agent通用平台、大模型训练平台等工具产品，同时支持对话机器人等垂直应用及智能产品的建设。欢迎敢于接受挑战的候选人加入我们，一起赋能企业客户。我们的研究方向包括但不限于： 1、通用大模型、推理大模型预训练、微调、强化对齐等技术的持续研究创新； 2、多语言大模型、领域大模型的训练技术研究与落地； 3、AI数据清洗、加工、合成、自动标注技术研究与落地； 4、文本机器人、语音机器人、质检机器人等客服域技术的研发与落地； 5、多Agent、RAG、N2SQL、自主决策等技术的研究与落地； 6、入呼大模型机器人、外呼大模型机器人研发经验；熟悉VAD, ASR, TTS等语音相关技术； 以上方向擅长其中1个即可

负责高德共享出行业务核心的推荐算法建设、大模型技术落地等，包括但不限于： 1. 推荐算法方向：利用机器学习、深度学习等算法处理海量用户数据，进行高德打车全链路的推荐算法构建和迭代，包括多任务学习、多场景建模、序列推荐、因果推断建模、应答时长预测等； 2. 大模型方向：将大模型技术应用在打车核心链路上，包括多模态大模型、AIGC、PE、SFT、RLHF、高效推理等，提升平台效率和用户体验；

致力于构建高质量的大规模视觉训练数据集，支持图像、视频等多模态模型的研发。主导数据基础设施的设计与优化，确保数据具备良好的质量、多样性与可扩展性。 1. 开发并维护可扩展的数据基础设施，支持大规模图像和视频数据的采集、存储与管理； 2. 应用并部署机器学习模型用于数据清洗、预处理与格式标准化； 3. 实现可扩展且高效的工具，用于可视化、聚类以及深度理解数据； 4. 优化和并行化数据处理流程，以高效处理上亿级别的数据集； 5. 评估并提升训练数据的质量、多样性及标注准确性（包括但不限于caption生成）； 6. 将来自用户偏好的数据来源转化为可用于训练的格式； 7. 与模型研发团队紧密协作，根据训练效果和模型反馈持续迭代数据策略。