拼多多NLP大规模语言模型算法工程师

负责公司文本处理算法的探索研究与技术方案的实现，具体工作内容如下： 1、根据公司现有业务需求，完成相应文本处理方案的技术验证与落地应用； 2、根据公司业务类型，挖掘文本处理算法在我司业务场景的应用； 4、负责NLP前沿技术的研究、复现及应用验证； 5、基于公司提供的业务平台，能够与部门一起，完成更为有趣、更有价值的技术探索。

1、负责将内容理解、机器学习、流量调控算法能力落地于小红书笔记/评论/直播/商品/账号/广告生态治理场景，技术驱动小红书生态和画风优化 2、具体负责多模态识别、计算机视觉、自然语言处理、语言/多模态大模型、决策树模型等算法的研发迭代，通过样本去噪、样本生成、模型创新、自监督、few-shot等手段持续提高治理效果

团队介绍：POI智能化使命是通过高质量高效率低成本的智能化手段及先进生产力，应用并改进行业最前沿的LLM和Agent技术，数字化还原真实世界POI，保障POI数据的时效性、正确性和完备性，作为高德用户信息获取、交易履约和出行体验的基础。每个POI背后都有精彩的故事，我们作为链接POI和用户的第一步，每一分努力都是与现实世界的一次互动。 职位描述：基于 LLM/Agent 的自主规划、执行、反思与协同能力，构建面向数据生产与智能决策的下一代技术链路，推动从信息理解、自动挖掘、质量校验到闭环更新的全流程智能化，提升POI数据生产效率、用户交互体验； 负责 Agent 基础服务平台建设，探索自主规划、任务分解、工具调用、结果验证和闭环执行等关键能力； 负责 NLP/LLM 相关基础算法能力建设，包括文本理解、信息抽取、纠错、质量评估、生成与融合等核心能力； 探索 LLM 在复杂场景下的零样本、少样本学习与推理能力，提升算法在开放任务中的泛化效果与落地效率； 参与智能语音交互、端侧 Agent、设备协同 Agent、多模态安全识别、Agent攻防等前沿方向的研发与应用。

1.学习并参与对话系统、大模型前沿方向的产品运营工作，如意图分类、实体识别、文档摘要、角色扮演、AI搜索、文生图等，重点负责模型的数据集制作和标签管理。了解业务流程和算法流程，完成复杂标注任务的设计，在此基础上对原始数据进行处理，包括数据的爬取、筛选和清洗，并制定标注标准。 2.培训海外标注团队，进行数据质检，把控标注质量，确保数据的准确性和一致性。 3.按项目要求对模型进行评测和效果分析，完成复杂的数据分析任务，及时反馈问题，根据模型效果调整数据和标注策略。