拼多多【商业化】大模型应用算法工程师
任职要求
1）熟悉GPT、QWen、QWen-VL、InternVL、GLM等大模型的原理、预训练、SFT、RL训练方法，掌握PyTorch、TensorFlow框架，有相关AIGC项目实践经验； 2）熟悉Diffusion Model、Flux、GAN、VAE等图像视频生成算法原理，有相关项目实践经验； 3）熟悉Agent WorkFlow设计，了解Agent开源框架（如LangChain、LlamaIndex、AutoChain）使用方法，有一定的大模型训练加速平台(如DeepSpeed、Megatron-LM、Ray)使用经验； 4）对大模型应用开发，效果迭代优化方向有热情，有较好的团队合作能力，能够与工程、产品团队紧密合作，高效推进项目进展。
工作职责
1）负责拼多多核心电商搜索、推荐、商业化场景大模型AIGC算法的开发与优化，支持业务场景(如AI交互式对话搜索，智能导购，图文创意生成、数字人等)高效落地； 2）负责大模型Agent、RAG系统全流程研发工作，包括样本标注，数据处理，模型训练(PreTrain、SFT、RL等)，Prompt Engineer，WorkFlow设计与开发，评价指标设计； 3）负责Diffusion、Flux等算法在电商图像、视频生成领域的算法优化，追踪前沿技术，持续提升大模型内容生成的质量，赋能业务创新。
1.负责拼多多核心电商搜索、推荐、商业化场景大模型Agent的开发与优化工作，支持业务场景(如AI交互式对话搜索，智能导购，图文创意生成、数字人等)高效落地； 2.负责大模型Agent、RAG系统全流程研发工作，结合业务需要，与算法团队搭档，推进 AIGC 项目在各个场景落地以及效果的持续优化。 3.设计高并发分布式架构，优化检索-生成链路性能，解决高并发环境下的延迟问题，保障服务高性能和SLA。 4.探索大模型在电商推荐、搜索、广告投放等场景的落地，推进技术、产品、数据的闭环协同。
1、跟踪大语言模型、多模态、强化学习等算法的最前沿进展，将相应技术赋能到小红书实际的业务场景中，包括社区，商业化，交易等，持续推动AGI在业务场景下的落地应用； 2、基于成熟的AI平台服务，构建完善的AI原生应用和X+AI应用，包括如智能助理、知识问答、深度研究等，打造具有核心用户价值的热点应用； 3、探索大语言模型、多模态模型、扩散模型等在搜广推场景的落地方案。
1. 行业垂直大模型训练与优化：负责针对特定行业进行垂直大模型的端到端训练与精调，深度挖掘行业数据价值，构建具备专业知识壁垒的AI核心能力。 2. 前沿技术探索与落地： 跟踪大语言模型、多模态及强化学习等前沿算法，并将其创造性地应用于钉钉的核心业务场景（如行业解决方案、商业化产品等），负责从技术到产品的全链路落地，持续推动AGI在真实世界中的价值实现。 3. AI原生应用构建： 依托钉钉强大的AI平台与自研的垂直大模型，主导构建AI原生应用。重点方向包括但不限于：高级认知搜索、可自主执行任务的智能体 (Agentic AI)、以及深度内容洞察与生成工具，打造具有核心用户价值和行业影响力的产品。 4. 智能化场景创新： 探索大语言模型、多模态及扩散模型等技术，在搜索、推荐、广告等场景的创新应用，设计并实现新一代智能化解决方案，提升用户体验与商业效率。
1. 从模型数据角度深入研究大模型相关技术，跟进大模型训练最新趋势，包括但不限于数据合成、数据质量、数据使用（SFT、RL等）等方面，为模型效果提升贡献数据价值； 2. 负责行业/领域大模型应用算法研发，包括但不限于安全对齐、模型后训练等，支持大模型SaaS化服务与本地部署类的商业化产品，满足内外部客户对模型能力专用能力需求； 3. 通过行业分享、技术报告、论文等方式提升团队行业影响力。