拼多多大模型算法工程师-跨境治理
任职要求
任职要求 1. 有扎实的深度学习基础，熟悉pytorch、tensorflow等基础框架； 2. 熟练掌握NLP或计算机视觉领域的基础理论与方法，至少在某个…
工作职责
1. 优化大模型底座能力和商品语义理解能力，提升大模型在图文视频的分类、检索、检测、OCR等任务上的准确性； 2. 优化大模型Agent的规划、推理能力，提升智能化运营效率； 3. 参与多模态大模型的预训练、后训练、模型蒸馏等工作； 4. 深入结合业务，发现业务痛点，基于大模型设计解决方案，开发并落地； 5. 持续学习跟进大模型研究进展，将最新技术应用到实际业务中。
1. 深入理解业务痛点，负责治理算法和策略解决方案，建设相关质量评估体系，推进业务应用和优化工作 2. 负责与产品、业务运营沟通对接，保障治理策略落地，长期跟踪并对结果负责 3. 基于分析策略、多模态算法、大模型理解能力，驱动治理人审平台的智能化建设和降本增效
1. 算法工程化支持：负责支持跨境治理和商品治理方向的算法工程化落地，包括算法服务化、模型部署、性能优化、A/B测试与监控体系搭建。 2. 系统开发与维护：基于Java与Python开发高性能、可扩展的算法平台和治理系统，保障算法稳定运行和高可用性。 3. 算法研发协同：与算法研究人员、产品经理紧密协作，推动图像理解、NLP、多模态及大模型等算法从研发到线上应用的全流程闭环。 4. 数据与质量评估：建设和维护治理效果数据采集、评估和监控体系，持续迭代优化模型与策略，驱动业务降本增效。 5. 技术方案创新：关注业界最新算法工程化与MLOps实践，推动内部平台能力升级，提升算法迭代效率。
1. 跨境场景NLP技术落地与业务赋能：聚焦Joybuy跨境电商核心场景，负责llm技术的实战落地与效果闭环，深度结合内容理解能力解决业务痛点，涵盖多语言文本理解、商品标题/详情页智能优化、跨语言搜索与推荐增强、机器翻译等，推动技术转化为实际业务增长； 2. 智能交互体系构建与优化：搭建并迭代面向全球用户的多语言智能交互产品（智能客服、自然语言查询解析、意图识别等），依托Prompt Engineering能力提升交互精准度，优化用户咨询响应效率与问题解决率，强化用户体验与业务转化； 3. 商品多语言信息治理实战：针对跨境商品多语言信息杂乱问题，设计并落地文本清洗、实体抽取、属性标准化算法方案，结合业务场景打磨模型效果，保障商品信息准确性与一致性，为精准匹配、合规运营提供核心支撑； 4. 前沿技术业务化创新：跟进NLP领域前沿技术（大模型、多模态等），主导Prompt优化、SFT（模型微调）等实战落地，结合Joybuy跨境业务特性进行技术创新，推动算法效果、业务效率双重迭代；熟悉AI相关平台操作，赋能技术快速落地； 5. 跨团队协作与工程化落地：与产品、业务、工程团队深度协同，精准理解业务需求并转化为算法方案，具备微服务相关经验者优先，保障算法方案在微服务架构下稳定落地，兼顾系统性能、可扩展性与业务实用性。
【职位描述】： 1、负责AI产品开发与应用：围绕外贸商品构建B类商品模型、AI发品、负向治理等能力； 2、技术能力：电商领域多模态大模型，包括从监督微调（SFT）到强化学习人类反馈（RLHF）的全链路技术构建，以及智能Agent系统，涵盖但不限于检索增强生成（RAG）系统、Agent系统和工作流推理等。 3、推动跨境电商AI创新业务的落地实施，包括高效的商品AI大模型、AI发品和诊断Agent等解决方案。 4、开展前沿LLM技术的探索，持续迭代和优化自研模型能力，以支持AI原生产品的实施。