智能互联业务技术-大模型算法工程师-直播AI

面向淘宝直播场景，利用前沿大模型技术构建“高智商、高情商”的数字人直播体系及智能助理。不限于： 1. 参与直播场景下超大规模用户评论的实时意图识别，解决口语化、垂直领域语义模糊等难题；构建基于Agent架构的对话管理系统，实现灵活的控场、互动与转场决策。 2. 参与研发高性能的直播垂直领域RAG系统，结合向量检索、知识图谱及在线实时外网检索，确保数字人回答内容的专业性、时效性及准确性（解决幻觉问题）。 3. 参与设计并实现面向直播侧的Agent框架，支持大模型自主调度营销工具、素材展示等能力，提升互动性。 4. 参与优化多轮对话能力，通过垂域SFT、DPO/RLHF等手段，训练大模型掌握数字人主播的个性化人设、带货节奏及高转化话术逻辑。

1. 负责大模型（LLM/MLLM）核心技术研发，包括预训练、垂域SFT、RLHF等，持续追踪和应用领域最新技术进展； 2. 负责大模型性能优化：研发模型加速技术，如量化、剪枝与知识蒸馏；优化数据特征与调度策略；构建高效推理链路、提升运行速度及降低成本； 3. 基于淘天物流领域知识，打造物流垂域agent，支撑toB、toC等多场景应用，包括但不限于 退货助手、淘宝万能搜（物流场景）、闪购供应链agent等 4. 持续跟踪、探索大模型/多模态大模型方向的前沿技术，将各方向的SOTA能力集成到模型底座上，提升下游任务的效果，打造团队的技术先进性。

● 负责 VLM / LLM 在场景合成、空间布局生成等任务中的后训练研究与优化。 ● 研究并实践 SFT、RLHF、DPO 等后训练方法，提升模型在空间约束满足、布局合理性、搭配一致性及用户偏好对齐方面的能力。 ● 结合场景理解、空间关系建模与用户需求，推动模型实现可控生成与稳定推理。 ● 设计并开展系统性的实验、评测与效果分析，持续优化模型性能，并推动算法在真实业务场景中的落地。

1. 负责天猫技术在各域的Agent算法优化，包括ToB和ToP相关产品，如AI商品运营、百补AI导购、品牌商家AI访谈； 2. 主导大模型后训练与领域适配，参与Agent在各业务场景下的微调于多轮对话优化，提升模型在生意诊断、运营策略、导购方案生成、工具决策等任务中的专业性与一致性。 3. 运用SFT、RL等后训练方法，设计合理Reward Function和优化函数，提升大模型在自主规划（Planning）、多步推理、工具调用、数据问答等方面的能力； 4. 负责设计并优化检索增强（RAG）系统，从索引构建、召回排序到知识融合与上下文压缩，全面提升RAG在高准确性需求场景下的效果与稳定性。 5. 深入跟踪LLM/Agent领域前沿进展，推进前沿技术在业务中的验证与落地，重点突破工具集成复杂推理、数据洞察、AI 搜索等方向的应用创新； 6. 负责建立科学评测体系，设计覆盖功能性、合规性、一致性与业务转化的多维评估指标，系统分析模型表现，指导模型与Agent策略的精准优化。