美团大模型应用算法工程师（项目实习生）
任职要求
1.数学、统计、运筹学、计算机或者相关专业硕士及以上学历，3年及以上工作经验 ； 2.在NLP、LLM、深度学习、推荐算法等领域有扎实理论基础和研发经验，熟悉多模态大模型的训练和评估方法； 3. 熟悉使用Hive/Spark/Hadoop等大数据工具，熟悉TensorFlow/PyTorch等框架，有深度学习实际项目经验； 4.具有一定的业务敏感度，具有创新精神和理论结合实践的能力，有主动思考和学习的驱动力, 乐于与业务共同成就和成长； 具备以下条件优先 有过互联网广告、搜索、推荐、营销、大模型应用某一领域有实习经验者优先
工作职责
1. 负责利用大模型能力建立内容产品相关的多模态内容理解能力，包括不限于多模态特征对齐、标签提取、评价生产、总结、embedding表征等工作。 2. 应用大模型和推荐算法等技能，优化内容个性化排序模型策略，提升内容消费率、点击率等核心指标。 3. 结合业务数据，负责大模型的Prompt工程、微调、对齐、知识增强等技术探索，持续改进和优化现有模型。
1. 跟进多模态大模型（vLLM）预训练、SFT、RLHF等技术，调研与跟进最新进展；负责多模态相关性大模型、多模态大模型稀疏检索和稠密模型，多模态大模型个性化预训练方向，以及多模态大语言模型的训练和推理加速； 2. 多模态大模型个性化预训练：研发个性化预训练模型，探索在训练样本、模型参数量等维度上scale-up能带来的收益，研究在电商搜索场景下, CTR和CVR 模型中用户动线特征的挖掘和应用，包括用户行为模型的获取、特征设计、结构优化等个性化建模； 3. 多模态大模型的训练和推理加速：协助研究和开发多模态大语言模型的加速技术，包括但不限于量化、剪枝和蒸馏，以及数据特征和调度优化；实现和优化多模态大模型推理框架，以提高推理速度和效率；与工程团队合作，解决机器学习模型在部署过程中的性能问题； 4. 多模态大模型相关性模型：研发基于多模态大模型的相关性标注和评测大模型，应用到体验实验评测、体验监控、离线数据标注、线上相关性判断等方向； 5.多模态大模型稀疏检索和稠密模型：研究方向包括不限于：电商词表生成、多模态稀疏词表和稠密表征技术、LLMs幻觉缓解等问题。
阿里云持续推进AI 技术深化战略布局， 围绕AI 和云计算的基础设施建设、AI基础模型平台、企业级AI应用方向构建核心场景。为此，我们正积极招募优秀人才： 1、智能预测与风控体系构建： 支持相关产品与能力的构建，包括销量预测、智能预警、异常检测、行为序列预测等场景。跟踪时序预测、时空预测、序列预测、异常检测、可解释机器学习、联邦学习、流程挖掘等前沿算法，并合理运用到实际产品中； 2、AI智能&NLP： 参与对话系统、舆情监控、知识图谱等自然语言理解与生成相关应用，构建领域内容大模型。设计并优化预训练语言模型，进行高效微调、模型压缩、推理加速等工作，将NLP、多模态内容理解和生成技术运用于实际产品中； 3、行业趋势与技术跟踪： 持续跟踪行业最新趋势和技术动态，通过深度行业洞察和市场分析，及时预警潜在问题，提出前瞻性的解决方案； 4、产品优化与决策支持： 参与供应链的数字化项目，推动技术实现与业务落地，提升决策质量、速度、规模和可解释性； 5、跨部门协作与项目落地： 与协作部门紧密合作，规划与设计数据集，推动供需预测相关问题解决，确保项目落地并取得预期结果。
团队介绍： 我们是高德渲染平台研发团队，专注于大模型等前沿技术在地图渲染领域的创新应用。我们的目标是打造智能化的渲染平台，提升渲染效果和质量，为用户带来更优质的体验。如果你对AI赋能渲染、智能化产品升级充满热情，欢迎加入我们！ 具体职责包括但不限于： 1、结合大模型、机器学习技术，优化高德渲染平台，提升渲染效果和质量 2、针对特定业务场景，优化大模型，对大模型进行微调，实现专属技能模型的能力升级。
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