美团大模型应用算法工程师（智能客服方向）
任职要求
1. 计算机、人工智能、数学等相关专业硕士及以上学历，两年以上大模型、智能体或相关领域研发经验。 2. 具备扎实的大模型训练和调优背景，熟悉主流的大语言模型（Deepseek、Qwen、Llama等）及其他开源模型。精通至少一种深度学习框架（如TensorFlow, PyTorch）。 3. 在以下至少一个技术领域有深入研究和丰富的实践经验： - 智能客服大模型 - 复杂指令遵循、逻辑和数学推理、结合知识约束的推理、DPO、强化学习等 - 大模型问答系统，RAG、Function Call等 - Agent模型、多智能体系统 4. 熟练掌握机器学习和深度学习的理论知识，并具备目标导向和数据思维。 5. 具备优秀的算法设计和实现能力，能够独…
工作职责
1. 负责大模型在客服业务场景下关键能力的应用研发，包括但不限于知识和指令遵循、深度推理、反思和评估等能力的优化和落地。 2. 负责多模态大模型的应用实践，特别是语音文本融合的多模态大模型的应用。 3. 研发和优化智能体的function call、多智能体间协调，使其能够高效、准确地调用内部和外部工具，扩展智能体的应用边界。 4. 深入理解本地生活服务业务场景，抽象业务所需的大模型基础能力深度优化，推动相关技术在实际业务中的应用。 5. 与工程团队紧密合作，推动算法模型的工程化落地，包括模型压缩、加速、部署和监控等环节。 6. 紧密跟踪业界前沿技术，结合业务需求进行预研和技术储备，保持团队的技术竞争力。
团队介绍：字节跳动豆包大模型团队成立于 2023 年，致力于开发业界最先进的 AI 大模型技术，成为世界一流的研究团队，为科技和社会发展作出贡献。 豆包大模型团队在AI领域拥有长期愿景与决心，研究方向涵盖NLP、CV、语音等，在中国、新加坡、美国等地设有实验室和研究岗位。团队依托平台充足的数据、计算等资源，在相关领域持续投入，已推出自研通用大模型，提供多模态能力，下游支持豆包、扣子、即梦等50+业务，并通过火山引擎开放给企业客户。目前，豆包APP已成为中国市场用户量最大的AIGC应用。 1、团队负责公司大模型的研发和应用，研究相关技术在搜索、推荐、广告、创作、对话和客服等领域的全新应用和解决方案，满足用户不断增长的智能交互需求，全面提升用户在未来世界的生活和交流方式；主要工作方向包括： 1）优化&创新RLHF算法训练效率与模型泛化能力； 2）Long CoT技术的实现和应用； 3）多模态大模型（文本、图像、语音）的Posttraining算法； 4）构建高质量、多领域的数据合成方法； 5）探索LLM在情感对话、创作等场景的应用。
岗位职责： 该职位通过大模型训练、Agent、RAG、N2SQL、NLP、语音处理等技术创新和突破，构建Agent通用平台、大模型训练平台等工具产品，同时支持对话机器人等垂直应用及智能产品的建设。欢迎敢于接受挑战的候选人加入我们，一起赋能企业客户。我们的研究方向包括但不限于： 1、通用大模型、推理大模型预训练、微调、强化对齐等技术的持续研究创新； 2、多语言大模型、领域大模型的训练技术研究与落地； 3、AI数据清洗、加工、合成、自动标注技术研究与落地； 4、文本机器人、语音机器人、质检机器人等客服域技术的研发与落地； 5、多Agent、RAG、N2SQL、自主决策等技术的研究与落地； 6、入呼大模型机器人、外呼大模型机器人研发经验；熟悉VAD, ASR, TTS等语音相关技术； 以上方向擅长其中1个即可
Part 1，后端开发： 1、负责数据产品后端的设计与实现，确保系统具备良好的架构设计、扩展性及高可用性； 2、根据系统设计，完成平台的开发、测试和线上维护工作，保障系统的稳定运行； 3、负责系统的服务端调优，持续提升系统性能和服务质量，并编写设计、开发、测试等相关文档，为团队提供清晰的技术指导。 Part 2，AI应用探索与开发： 1、参与AI技术在数据产品中的应用探索，包括但不限于自然语言处理、机器学习、深度学习等方向； 2、负责AI应用的后端开发工作，实现AI模型与现有数据产品的无缝对接； 3、与数科、算法紧密合作，将AI技术转化为实际的产品功能，提升数据产品的智能化水平； 4、跟踪AI领域的最新技术动态，结合业务需求，推动AI技术在数据产品中的创新应用。
我们是致力于推动智能化服务技术革新的创新团队，专注于为全行业提供高效、智能的解决方案。我们的业务涵盖智能客服、智能培训、智能质检等多个领域。 我们团队正在建设“评测数字员工”，旨在通过标准化、智能化的评测手段，推动AI智能服务的全面升级，并打造行业领先和有代表性的评测体系与benchmark。 如果你对AI、NLP、数据挖掘、评测等领域充满热情，并希望在一个充满挑战与机遇的环境中快速成长，那么加入我们，一起定义未来智能化服务的新标准！ 【职位描述】 1. 评测体系设计：参与设计并优化智能化服务（包括智能客服、智能培训、智能质检等）的评测体系，涵盖对话质量、操作质量、培训效果、拟人化、用户满意等核心指标。 2. 评测开发与优化： ○ 研发并优化基于LLM-as-Judge的评测能力，包括但不限于对话生成质量评估、意图识别准确率、多轮对话一致性等。 ○ 探索agent在复杂任务中的性能评测方法，如任务规划、SOP遵循、RAG、多模态交互等。 3. Red-team：针对agent系统的弱点进行攻击，找到系统潜在的风险，防患于未然。 4. Benchmark构建：构建并维护智能化服务领域的代表性benchmark，确保评测标准的科学性与可扩展性。 5. 数据驱动决策：通过数据分析与挖掘，识别智能化服务系统的性能瓶颈，并提出改进方案。 6. 跨业务协作：与多个智能体研发团队、产品团队紧密合作，确保评测体系与业务需求的高度匹配，推动产品的持续优化。 7. 技术前沿探索：跟踪智能化服务领域的最新技术动态，探索并落地创新评测方法。