京东大模型在客服域落地应用
任职要求
1、拥有本科及以上学历，计算机科学、人工智能或相关领域研究经历； 2、有LLM相关经验，实操过LLM相关技术，包括但不限于LLM数据生成和数据处理、强化学…
工作职责
1. 探索LLM在客服域的落地应用模式，负责算法架构、训练策略设计； 2. 训练数据上，配合算法架构设计高效的数据获取机制，推动数据飞轮建设； 3. 探索强化学习，后训练技术增强大模型对话理解、逻辑推理能力。确保模型即具备角色扮演能力（有鲜明的话术风格），又能保证严肃场景的严谨性。
1. 团队致力于大模型在阿里智能客服场景下的落地使用， 团队内技术氛围浓厚， 拥有先进的大模型落地经验； 2. 在这里你能够接触到海量的售前售后服务域数据，将多轮对话理解、多模态等领域的前沿算法技术转化为智能服务产品的全新体验； 3. 将前沿技术快速应用于实际场景，推动技术方案从实验到落地； 4. 参与跨团队协作，与产品、运营团队共同定义需求，输出可落地的解决方案。
1. 大模型垂域应用系统的整体架构及业务链路设计，包括但不限于系统设计、算法工程、AIGC应用搭建等； 2. 应用大模型、向量数据库、知识检索、MCP、A2A、 Function calling 等技术，构筑包含 Prompt智能填充、复杂任务规划、大小模型异构调度、数据沉淀和管理的 Agent 平台，用于在游戏开发过程中的能力提效 和游戏智能NPC的开发； 3. 和模型算法同学一起，通过算法和架构结合，改进算法的效果，保证能力的稳定性，降低技术成本； 4. 跟踪最新的智能体技术研究和进展，并在游戏 AI 领域进行创新性探索。
1、算法技术攻坚 深度参与 AI 客服和 x - copilot 业务的算法技术研发，聚焦于提升用户咨询交互体验。针对复杂业务场景，设计并实现高效算法，优化对话流程、意图识别及回复策略，大幅降低用户问题解决时长，提高用户满意度 2、前沿技术探索与落地 密切跟踪大模型前沿技术动态，深入研究如 GPT - 4O、DeepSeek等模型的新特性与应用方向。主动思考并分析这些技术与AI 客服和 x - copilot 业务场景的适配性，提出切实可行的落地方案 3、领域大模型的算法研发 主导垂直域大模型的训练工作，运用混合精度训练、模型压缩、知识蒸馏等技术，在保证模型性能的前提下，显著提升模型训练效率和推理速度，降低计算资源消耗
1、算法技术攻坚 深度参与 AI 客服和 x - copilot 业务的算法技术研发，聚焦于提升用户咨询交互体验。针对复杂业务场景，设计并实现高效算法，优化对话流程、意图识别及回复策略，大幅降低用户问题解决时长，提高用户满意度 2、前沿技术探索与落地 密切跟踪大模型前沿技术动态，深入研究如 GPT - 4O、DeepSeek等模型的新特性与应用方向。主动思考并分析这些技术与AI 客服和 x - copilot 业务场景的适配性，提出切实可行的落地方案 3、领域大模型的算法研发 主导垂直域大模型的训练工作，运用混合精度训练、模型压缩、知识蒸馏等技术，在保证模型性能的前提下，显著提升模型训练效率和推理速度，降低计算资源消耗