拼多多【商业化】多模态大模型算法工程师
任职要求
1、熟悉NLP领域的基础算法，了解Attention、Transformer、Bert、ChatGPT等基础NLP、LLM模型。 2、熟悉CV图像领域的基础算法，了解检测、分割、分类、理解、生成等领域的基础算法。如FastRCNN、YOLO、ResNet、Inception、VIT、SAM、VAE、GAN等。 3、熟悉多模态领域…
工作职责
1、大模型基础模型研发：构建电商领域图像、NLP多模态大模型基座。持续建设和优化预训练、微调等算法，构建更加适合电商领域的大模型。 2、推进图像、NLP、多模态大模型在搜索(关键词、图像)、推荐、广告领域全链路算法的落地：改进召回、粗排、精排、重排、相关性、创意等漏斗效率，持续提升各个场景的用户体验、转化效率、GMV、收入指标，持续提升搜索、推荐的智能化水平。 3、推进图像、多模态大模型在图像搜索、同款识别、创意生成等领域的落地，改善图像搜索的用户体验，通过技术创新为用户创造更大的商业价值。
1.参与商业化领域的多模态基础大模型的研发，包含领域数据挖掘、模型结构设计和训练机制优化等； 2.将商业化领域的多模态大模型应用于用户/内容/广告/商品理解、个性化内容生成、广告搜推等业务领域，提升业务效果； 3.跟踪前沿算法研究（如预训练、后训练、强化学习、持续学习、理解&生成统一模型、图像/视频生成等），在商业化场景进行技术验证与落地。
团队介绍：商业信任与安全算法团队，聚焦于通过人工智能技术（包括但不限于NLP/CV/多模态/图/大模型）识别和治理问题广告内容和问题广告主，助力降低虚假宣传、不良暗示等内容发生概率，提升广告质量。该方向也是行业共同关注、长期研究的方向，在这里你可以基于平台能力及内容，深耕算法优化，为商业化各业务提供安全解决方案。 课题介绍：智能审核业务比较复杂，随着审核技术的不断演进，各个领域面临着新的风险问题和对抗形式，这对大模型的应用提出了新的挑战。例如，在审核业务中，涉及审核规则变更、长文本、长时序、多语言、少样本和AIGC生成对抗等问题时，现有的开源大模型表现往往不尽人意。因此，针对这些挑战，我们亟需研发专门针对智能审核的大模型，以提升其在治理中的有效性和适应性。特别的，针对业务特点，我们需要探索高质量的数据自动生成、高效的MOE Embedding、Auto-Prompt生成、高质量 COT输出、大模型知识蒸馏等。此外，该模型应能够满足审核业务的需求，实现高准确率的自主决策和可解释性的COT生成，显著减少误判。针对动态变化的审核规则变更，它能够通过RAG模块自动检索类似的审核案例，将复杂的审核规则变更分解为简单的原子任务，自动拆分出驳回和豁免原子任务，并自动调用相应的Tools来解决这些任务，从而建立“知道拒绝并且知道为何拒绝”的业内领先智能审核系统。最终，大模型智能审核系统的审核效果需要接近或者超过人工审核，往全机审的路线上演进。 1、模态融合能力：提升文本、音频、图像、视频和直播等多模态的细粒度理解能力，实现高准确率的自主决策和可解释性的COT生成； 2、Few-Shot能力：探索多语言、长时序和少样本问题，增强Few-Shot和Zero-Shot能力，针对多变的业务规则具备复杂指令和Auto-Prompt生成能力； 3、攻防对抗能力：研究AIGC图像视频的判别，增强审核大模型对隐晦、抽象的生成式内容的攻防对抗能力； 4、Agent能力：具备调用RAG模块，使用Tools，和Auto-Planning能力；提升大模型的动态推理和反思能力。
商业信任与安全算法团队，聚焦于通过人工智能技术（包括但不限于NLP/CV/多模态/图/大模型）识别和治理问题广告内容和问题广告主，减少虚假宣传、不良暗示等内容，提升广告质量。该方向也是全球内容生产平台共同面对且长期研究的方向，在这里你可以在字节跳动商业化海量的文本、图像、视频、广告主、关联关系等数据基础上构建机器学习系统，深耕算法优化，为商业化各业务提供安全解决方案。 1、探索并落地超大规模多模态大模型，在业务场景做深度适配和极致优化； 2、参与多模态大模型多体裁内容数据链路建设、指令微调、偏好对齐、模型优化全流程实践； 3、将多模态大模型应用于图像/视频/文本内容理解（比如视频分类、视觉问答、跨模态检索、多模态表征）、交互、生成、逻辑推理等领域； 4、跟踪调研多模态大模型以及相关方向（包括但不限于CV/NLP/多模态/Agent）的前沿技术； 5、深入研究和探索多模态大模型在更多未来生活场景中的应用。
商业信任与安全算法团队，聚焦于通过人工智能技术（包括但不限于NLP/CV/多模态/图/大模型）识别和治理问题广告内容和问题广告主，减少虚假宣传、不良暗示等内容，提升广告质量。该方向也是全球内容生产平台共同面对且长期研究的方向，在这里你可以在字节跳动商业化海量的文本、图像、视频、广告主、关联关系等数据基础上构建机器学习系统，深耕算法优化，为商业化各业务提供安全解决方案。 1、探索并落地超大规模多模态大模型，在业务场景做深度适配和极致优化； 2、参与多模态大模型多体裁内容数据链路建设、指令微调、偏好对齐、模型优化全流程实践； 3、将多模态大模型应用于图像/视频/文本内容理解（比如视频分类、视觉问答、跨模态检索、多模态表征）、交互、生成、逻辑推理等领域； 4、跟踪调研多模态大模型以及相关方向（包括但不限于CV/NLP/多模态/Agent）的前沿技术； 5、深入研究和探索多模态大模型在更多未来生活场景中的应用。