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京东大模型算法研究员

社招全职算法开发岗地点:北京状态:招聘

任职要求


1.扎实的机器学习NLP、RL基础和出色的创新能力,在ACL/EMNLP/NAACL/NeurIPS/ICML/ICLR等顶级会议上发表论文者优先;
2.在预训练、后训练、强化学习方向有深刻研究;
3.优秀的代码能力、数据结构和基础算法功底,熟练C/C++Python,ACM/ICPC、NOI/IOI、Top Coder、Kaggle等比赛获奖者优先;
4.在大模型领域、RL相关领域,主导过大影响力的项目或论文者优先;
5.对技术充满热情,主动了解前沿技术,并对行业发展有一定的见解。

符合京东价值观:客户为先、创新、拼搏、担当、感恩、诚信。

工作职责


1.研究实现AGI的关键能力,通过技术愿景驱动研究工作。负责大语言模型和多模态大模型的训练和优化(包括预规划、后训练等)长期课题的研究,提升大语言模型的能力,并在广泛业务场景中产生价值。
2.负责LLM训练相关的工作,包括后预训练、Instruction Tuning以及强化学习等;
3.深入参与数据及评估体系建设、大规模训练、指令微调、偏好对齐、模型优化等关键工作;
4.探索大模型底层技术突破,深入大模型基础架构前沿研究(如MoE、注意力机制、x等),探索新型架构和技术创新。
包括英文材料
机器学习+
NLP+
NeurIPS+
ICML+
强化学习+
数据结构+
算法+
C+
C+++
Python+
Kaggle+
大模型+
相关职位

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社招3年以上核心本地商业-业

AI赋能下沉业务,优化业务流程,提升业务效能。 1、大模型高效微调方法,包括数据采样与增强、微调技术探索等,持续提升模型的知识覆盖、推理、工具调用,长文本,RAG等相关能力; 2、大模型对齐方法,包括对齐策略迭代、奖励模型优化、数据构造与优化等,提升模型在安全、可信,风格等方面的表现; 3、基于LLM/VLM的Agent构建,包括通用Agent构建、Computer-Use能力探索、FunctionCall能力评估与增强等; 4、探索前沿的大模型相关技术,包括但不限于MoE、原生多模态、长文本技术、智能体构建等,并将前沿技术应用在业务中; 5、视觉-语言模型(VLM)优化方法,包括视觉-语言的特征对齐、VLM的优化和评估等;

更新于 2025-04-09
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社招A86773

1. 创新深度神经网络设计: - 开发新颖、开拓性的深度神经网络架构,推动深度学习领域的基础研究。 - 针对多模态(文本、图像、语音等)设计优化模型,提高模型的泛化能力和应用性能。 2. 科学评测体系构建: - 构建科学严谨的算法评测方法,系统评估模型的性能。 - 探索模型能力的潜在机制,推动模型优化和创新。。 3. 高质量数据合成与处理: - 通过数据生成、扩充和重写等方法,创建大规模、高质量的训练数据集。 - 结合指令调优、偏好对齐等技术提升数据质量与模型表现。 4. 强化学习优化: - 研究并实施基于RLHF/RLAIF的偏好对齐技术,提升模型在多领域的应用能力。 - 探索和优化主动学习、课程学习等有效的大模型训练方法。

更新于 2025-03-17
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社招A212487

1. 创新深度神经网络设计: - 开发新颖、开拓性的深度神经网络架构,推动深度学习领域的基础研究。 - 针对多模态(文本、图像、语音等)设计优化模型,提高模型的泛化能力和应用性能。 2. 科学评测体系构建: - 构建科学严谨的算法评测方法,系统评估模型的性能。 - 探索模型能力的潜在机制,推动模型优化和创新。。 3. 高质量数据合成与处理: - 通过数据生成、扩充和重写等方法,创建大规模、高质量的训练数据集。 - 结合指令调优、偏好对齐等技术提升数据质量与模型表现。 4. 强化学习优化: - 研究并实施基于RLHF/RLAIF的偏好对齐技术,提升模型在多领域的应用能力。 - 探索和优化主动学习、课程学习等有效的大模型训练方法。

更新于 2024-12-09
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社招3年以上A47174

1. 基于海量多模态感知数据,利用大模型微调等技术建立端侧和云端用户感知能力,应用在手机、汽车、IoT场景; 2. 负责IoT主动智能推荐算法优化,探索基于大模型的生成式推荐技术,提升IoT智能推荐决策能力; 3. 负责优化小爱从用户对话中提取记忆的能力,并应用在个性化场景中;

更新于 2025-06-03