京东LLM大模型算法工程师
任职要求
1.具备扎实的机器学习理论基础，对自然语言处理（NLP）技术有深入的理解；有自然语言处理（NLP）实践经验，特别是大模型相关技术（比如SFT、RLHF、RAG、Agent等）应用经验； 2.具备良好的算法工程实践能力，有扎实的编程能力，熟练掌握pytorch框架，具有良好的质控意识； 3.具备良好的独立思考、解决问题…
工作职责
1.负责自然语言处理（NLP）算法在电商域相关业务场景的赋能，包括电商标签生产/商品信息抽取/商品表征/知识问答/内容理解/内容生成等； 2.负责大模型设计、开发和落地工作，包括高质量数据集构建、Prompt设计、大模型训练（继续预训练、SFT、RLHF）、高性能服务部署等； 3.负责自然语言处理（NLP）前沿技术的调研，并结合具体场景进行应用，为业务提效。
1.基于京东平台场景优势，主导大语言模型/多模态大模型的技术研发与工程化落地，构建新一代AI驱动的电商C端解决方案； 2.负责用户行为理解、个性化推荐、智能导购等关键系统的算法优化，通过AIGC技术创新显著提升购物转化率与用户留存； 3.探索大模型在电商领域的创新应用场景，持续迭代Prompt Engineering、RAG、Agent等前沿技术方案； 4.构建行业领先的视觉、语言跨模态系统，攻克多模态语义对齐、长上下文建模等技术难题。
1.大模型在微信搜索的应用落地研究，推进AI生成式问答、复杂语义和多模态检索、多场景查询推荐等业务场景的应用落地； 2.结合大模型技术前沿和搜索场景需求，从训练数据、模型设计、训练工艺等角度深入探索研发高效的大模型算法，包括Post Pretrain、SFT、RM/RL、RAG等方向。
1.大模型在微信搜索的应用落地研究，推进AI生成式问答、复杂语义和多模态检索、多场景查询推荐等业务场景的应用落地； 2.结合大模型技术前沿和搜索场景需求，从训练数据、模型设计、训练工艺等角度深入探索研发高效的大模型算法，包括Post Pretrain、SFT、RM/RL、RAG等方向。
负责 LLM 在软件研发领域的应用与落地，包括但不限于LLM、Agent/Multi-agent、 Tool Learning、RAG、RLHF等技术，探索大模型和软件研发领域的结合，实现在业务中的应用落地。 1、负责算法模型研发，包含但不限于Embedding、Pre-train、SFT、Self-instruct； 2、参与领域模型的全流程工作，包括但不限于数据、训练、评测、推理部署，保证数据的高质量和有效性； 3、探索Agent在复杂任务中的应用，实现基于LLM的复杂任务在软件研发领域场景的应用落地。