美团实习-大模型数据算法工程师-北京-核心本地商业基础研发平台-风控算法

1、参与大模型算法结合风控业务落地的相关工作。 2、跟踪和研究业界SOTA算法和技术，完成算法的调研、选型与调优。

我们正在寻找对大语言模型(Large Language Model,LLM)充满热情的数据算法工程师,加入我们的核心AI团队。你将主要负责LLM高质量与大规模数据的采集与处理，并参与从LLM预训练、微调、推理优化到多场景应用落地的全流程工作，推动LLM技术在对话系统、内容生成、知识推理、具身智能等领域的创新 1. 主导LLM数据的采集和处理，搭建高效的数据处理 Pipeline，实现从海量原始数据到可直接驱动模型训练的高质量数据的转化。 2. 打造并优化数据平台的核心模块（包括处理、标注、对齐、存储与可视化），确保数据的可追溯性与可验证性。 3. 参与大模型从预训练到后训练的全链路流程，深入分析模型对数据的敏感点，通过数据迭代持续提升模型能力。 4. 紧跟全球前沿技术动态，研究并引入最新的数据集与标准，将优秀的开源经验转化为团队的核心优势，持续扩展数据版图。

1、数据效能研究（Data Efficiency）：基于多模态大模型训练过程，分析不同模态数据的有效性、信息增益与贡献度；参与数据选择、数据蒸馏、难例挖掘等前沿技术探索，提升训练效率与模型表现； 2、数据–模型协同设计（Co-Design）：与模型团队协作，从训练曲线、梯度信号与分布特征中反推数据质量，研究分阶段（预训练/SFT/对齐）数据策略，设计高效的数据结构与采样机制； 3、高质量数据构建（Data Quality Engineering）：参与多模态数据 pipeline，包括自动标注、Caption 生成、数据去噪与一致性检查；探索弱监督、合成数据与模型 in-the-loop 的高质量数据生产方式； 4、多模态数据分析（Multimodal Analytics）：对训练数据进行覆盖度、偏差与难度分析，构建可视化与指标体系，为模型能力诊断与数据重构提供依据。

1. 负责结构化数据大模型(Tabular Foundation Model)的研究，探索结构化数据通用智能新范式 2. 负责核心算法的前沿技术探索，包括数据合成、预训练、模型优化等； 3. 大模型算法数据挖掘与优化，提升数据集质量和多样性，并在海量真实业务数据上继续预训练； 4. 负责模型加速与优化，轻量化设计与处理，包括模型剪枝 / 量化等算法研发。