智能互联飞猪-算法高级工程师/专家-多模态理解与生成

1. 从事多模态大模型的训练，包括预训练、指令微调与对齐，强化学习/RLHF后训练，提升模型在复杂场景下的泛化与生成能力。 2.从事高效多模态数据管线。 3. 将多模态大模型应用于内容生产，拍照讲解，多模态对话等多个旅行行业场景落地。 4.跟踪并实践多模态生成大模型前沿技术，引入新的算法技术及理念，推动业务落地及技术优化。

1、负责飞猪域内反欺诈、反作弊、账号安全、商品内容风险等全链路风控算法能力建设，搭建风控算法体系，保障业务安全与用户体验平衡； 2、深入理解业务，基于海量用户行为、交易、设备环境数据进行风险分析与挖掘，使用机器学习、深度学习、图模型、大语言模型等方法，构建风险感知、识别、决策、处置闭环，保障业务安全； 3、基于域内多模态数据（行为序列、文本、图关系），搭建风控场景大模型agent，探索任务规划、工具调用、RAG、多Agent协同等技术，实现风险防控的效果和效率提升。

1、负责飞猪域内反欺诈、反作弊、账号安全、商品内容风险等全链路风控算法能力建设，搭建风控算法体系，保障业务安全与用户体验平衡； 2、深入理解业务，基于海量用户行为、交易、设备环境数据进行风险分析与挖掘，使用机器学习、深度学习、图模型、大语言模型等方法，构建风险感知、识别、决策、处置闭环，保障业务安全； 3、基于域内多模态数据（行为序列、文本、图关系），搭建风控场景大模型agent，探索任务规划、工具调用、RAG、多Agent协同等技术，实现风险防控的效果和效率提升。

1，设计和实现开创性的 continual pretraining、mid-training/post-training 算法，在 continual learning (on-policy distillation, self distillation, rft, etc)、data mixture modeling等方向上实现基座模型特定能力真实、显著的提升，支持新一代旅行消费应用的诞生。 2，高质量合成数据建设，通过研发自动化数据生产算法和pipeline，支持模型能力持续提升。 3，构建科学、严谨的算法评测体系，量化模型真实能力、建立算法指标和下游应用效果的关联。 4，跟进领域前沿、掌握领域发展趋势。