飞猪旅行飞猪-NLP高级算法工程师-杭州

【业务介绍】 我们是小红书内稠密类模型（LLM/MLLM/SD/CV/NLP）统一的AI平台QuickSilver，负责调度公司内所有稠密类模型训练与推理资源，基于自建的训推引擎，为公司所有AI算法同学迭代业务模型提供端到端一站式AI服务；包括数据管理，模型管理，模型训练、压缩、推理、部署，服务管理，资源调度等一系列能力。 工作职责： 1、负责稠密类模型训练推理开发平台的架构设计和核心功能研发 2、设计和实现大模型训练部署流程，包括模型fine-tuning、推理服务化等 3、构建云原生架构，设计高可用、高性能的微服务体系 4、优化平台性能，提升系统稳定性和可扩展性

所在团队负责阿里国际贸易平台上的所有推荐产品，包括猜你喜欢、详情页推荐、个性化楼层等。团队通过大数据和深度学习建模，帮助平台上买卖家快速达成生意。来到这里，你将有机会深度接触到业界的计算平台和深度学习算法，并将算法技术转化为商业价值。具体地，你将有机会负责： 1. 用户画像、召回、排序和策略等模块的技术规划和算法设计，通过技术创新提升买卖家匹配效率。 2. 通过大规模深度学习和图学习，在面对数据稀疏和多国家多行业的情况下对用户实时兴趣、CTR预估、询盘和交易转化预估等问题建模。 3. 通过多样性和发现性策略，拓展用户需求，提升兴趣发现能力，进一步完善和提升推荐侧的产品价值。 4. 探索大语言模型+搜推的创新应用方向，LLM在推荐领域下的全链路建设，包括但不限于大规模的预训练、SFT、LoRA和RLHFL等技术，落地大语言模型+搜推的新的应用落地场景（如生成式推荐等）。

1、参与LLM方向的新技术研究和落地应用，支持指令微调、强化学习相关算法需求 2、支持通用ai agent在产品业务应用中的落地研发和效果优化，包括但不限于通用ai agent，深入理解大模型和通用ai agent运行原理，明确提升通用ai agent效果的核心技术方向。 3、负责ai agent的框架构建，agent与工具调用的优化，相关场景下大模型的优化，将ai agent框架、工具、大模型有效结合，为通用ai agent效果提供最佳的使用体验。

1. 搜索召回算法：基于多模态&LLM大模型等能力，设计和优化1688搜索召回模块；负责文本query理解和改写；设计和优化分人群的多路召回差异化协同机制，并建立召回迭代的评价指标； 2. 搜索排序算法：设计和优化1688搜索排序下的转化率精准预估任务；深入研究全域用户行为建模、全域迁移学习任务、多模态技术方向在排序的应用；设计和优化1688搜索排序框架，围绕长期用户价值对1688排序模型的目标进行设计和优化； 3. 搜索流量机制：负责1688搜索机制策略创新和优化，包括商业化机制策略和用户增长策略的方案设计和落地，分渠道精细化优化用户的留存和活跃； 4. 搜索基础算法：在1688搜索样本和数据特征上进行精细化处理，提升模型效果的上限，通过召回/粗排/排序的模型优化和一致性提升等方式对搜索全链路进行迭代。