拼多多大模型算法工程师

1、参与生成式大模型能力构建；不局限于模型设计、prompt优化、预训练、模型推理加速、其他能力建设等； 2、采用最先进的并行处理和分布式学习技术，制定并执行性能优化策略，显著提升大型语言模型的训练速度和推理能力，例如跟进DeepSeek R1技术架构等，确保技术行业领先； 3、推进大模型技术在京东物流各个业务场景落地，包括不限于智能问答、智能数据分析、智能决策以及Computer Use等，助力业务流程优化，增质提效； 4、深度探索大语言模型方向，保持技术领先优势，推动京东物流在行业内树立高效、精准的大模型/多模态大模型应用标杆，并取得业务收益。

1、探索新一代大语言模型基座架构，完成扩散模型（diffusion model）在大语言模型的重塑，突破逐个token预测的方式，实现高效的推理模式，探索全新scaling law； 2、实现大模型训练的数据清洗、合成和评估；设计和实现大模型训练的AI Infra框架。

1、负责端到端开发新的 AI 功能，在整个 ML stack 中身兼数职。 2、负责训练新的模型，在效果、规模和推理速度方面迭代到先进的技术水平。 3、设计能够评估模型不同角度的评估方案。 4、负责大模型算法策略的设计、研发和优化，提升系统性能和稳定性

1. 负责将大模型技术应用于文本内容生成等业务领域，推动大模型技术匹配及赋能目标业务场景； 2. 负责大模型预训练和微调算法的研发平台搭建，以及大模型预训练和微调语料的处理与维护等； 3. 负责基于大模型算法的开发与优化，包括大模型增量预训练、高效微调、推理优化，解决落地过程中的算法和工程技术难题； 4. 负责追踪学术界和工业界在大模型预训练、微调、强化学习等方向的前沿进展，持续进行模型框架和训练方法的优化迭代；