美团大模型应用算法专家
任职要求
1、硕士及以上学历，计算机/人工智能等相关专业，3年以上AI算法研发经验； 2、具备大模型落地项目全流程经验； 3、具备大模型推理优化经验，熟悉主流大模型技术栈； 4、扎实的算法基础，在NLP/CV/多模态至少一个领域有深入研…
工作职责
1、负责大模型技术在核心业务场景的落地应用，0到1设计AI解决方案，重塑用户体验与业务流程； 2、主导大模型应用架构设计，包括但不限于Prompt工程、Agent系统开发、模型微调、分布式推理优化等关键技术突破； 3、深入理解业务场景与用户痛点，将LLM、多模态等前沿技术与业务需求深度结合，打造差异化智能产品； 4、构建大模型应用评估体系，持续优化效果、性能及成本指标，建立可复用的技术资产与最佳实践； 5、跟踪AIGC领域最新进展，推动技术选型与架构演进； 6、负责跨团队协作，联动算法工程、产品、设计等角色，确保项目高质量交付； 7、培养AI应用人才梯队，建设大模型应用方法论与技术标准。
借助AI推动电销/智能催收/客服等金融对话场景自动化落地，负责从 Prompt 设计、数据构建、模型算法优化到线上部署的全链路工程实现。与产品、业务团队协作，将需求转化为 AI 技术方案，推动AI从0到1实现在金融风控决策中的落地。与模型研发团队协同推进 RLHF、RAG、Agent 等前沿能力的工程化落地与迭代。建立 AI 效果评估体系，通过 A/B 实验、离线评测、在线指标监控持续度量模型效果，基于数据反馈驱动快速迭代。
1）模型应用落地：负责Prompt设计、Few-shot/Zero-shot优化、Continual Pretrain、SFT/RL、RAG链路搭建，提升模型在垂直场景的效果与稳定性，并落地业务解决方案，如AI搜索、智能问答、内容生成、对话系统等； 2）数据构建与评估：构建高质量指令数据、偏好数据、评估集，设计自动化评估指标（如BLEU、ROUGE、人工一致性、幻觉率）； 3）系统协同优化：与工程团队协作，提升模型的训练效率和推理效率，包括但不限于KV-Cache、量化、投机解码等技术，以及部署链路（如vLLM、TensorRT、Triton）的优化； 4）业务效果闭环：建立A/B实验体系，跟踪模型上线效果，持续迭代优化，推动业务指标（如CTR、转化率、用户满意度）提升。
1、负责 Coding 大模型能力优化，包括 Prompt、SFT、RL、RAG、Agent 等方案设计与落地； 2、提升模型在代码补全、代码生成、代码解释、Bug 修复、单测生成、Code Review 等场景中的效果； 3、构建代码数据、偏好数据和评测集，建立面向真实研发任务的评估体系； 4、与工程团队协作，优化模型训练、推理和部署效率，推动能力在 IDE、代码平台、研发流程中的落地； 5、建立业务效果闭环，持续跟踪模型上线后的采纳率、提效收益和研发质量提升情况。
1688作为B 端电商平台，服务百万级供给侧商家与亿级采购需求，正在打造B类电商的 OpenClaw：以 A2A（Agent-to-Agent）为核心的多智能体底座，将传统电商强依赖的搜推技术架构，升级为以买家需求为起点的端到端任务交付的A2A技术体系，极大提升买家的采购效率与生意确定性。该岗位的具体工作职责包括： 1.买家多Agent 建设：基于用户行为/交易/询盘等数据，构建买家侧 Agent，打通多模态理解、需求推理与“找挑询付履”任务流规划，实现从买家需求到AI 找品/挑选、询盘/跟单、财税等端到端任务交付。 2.买家/商家/平台AI客服建设：建设买家/商家/平台一体化智能客服，覆盖咨询导购、接待报价、平台服务与交易保障，支持多轮对话与流程化处理，提升服务效率与成交确定性。 3.A2A 技术底座与链路落地：建设 A2A 多智能体与大模型底座，结合 SFT/Post-train、DPO/RLHF、RAG/知识增强、Agent 强化学习与工具/技能体系，提升长链路任务成功率，支撑“找—挑—询—付—履”端到端交付与规模化落地。