智能互联淘宝闪购-大模型高级算法专家-搜推生成式
任职要求
1. 计算机、信号处理、控制论、博弈论、运筹优化，统计等相关专业硕士及以上学历，有扎实的数理分析基础并有交叉领域研究经验的优先； 2. 至少3年以上搜索推荐算法相关工作经验，有大型搜索／推荐／广告算法架构设计经验者优先； 3. 熟悉常用机器学习算法，如FM、DeepFM、xGboost、DIN、DNN、GNN等，特别是对各种人工智能应用问题有大量研究…
工作职责
1. 负责淘宝闪购搜索推荐算法的基础模型研发工作，包括店铺和商品信息流推荐、搜索结果页排序等，覆盖千万级DAU； 2. 基于业务问题，设计并实现推荐全链路算法模型，包括召回、粗排、精排、重排及混排等模块，搜索全链路算法模型，包括Query理解、召回、精排、重排等模块，持续迭代提升业务效果； 3. 跟踪国内外搜索推荐领域的最新进展，结合业务特点进行技术创新，推动算法模型的优化和升级； 4. 协同业务进行跨团队合作，与产品、运营等部门紧密合作，确保算法模型的有效落地和业务目标的达成。
1. 多模态大模型训练与优化。围绕文本、图像等多模态数据，构建面向安全领域的垂直大模型，推动在内容理解、风险识别等场景的落地应用。 2. 模型架构设计与迭代。基于现有大模型底座，进行模型结构优化、训练策略设计及效果调优，提升模型在实际业务中的泛化能力与推理效率。 3. 数据处理与标注体系建设。构建高质量的多模态训练数据集，设计合理的标注流程与标准，支撑模型训练与评估。 4. 联合业务方推进模型部署与应用。与产品、工程团队紧密协作，完成模型从训练到上线的全流程闭环，并持续跟踪效果与优化。 5. Agentic AI训练。与已有Agent系统联动，构造高吞吐，可调用外部信息的，可训练的大模型系统。
1. 负责B端餐饮SaaS业务核心算法模块的设计、开发与持续优化，探索并落地大模型（LLM）在餐饮SaaS业务领域的创新应用，如智能自然语言对话取数、数据分析、智能营销、智能文案生成、Agent驱动的自动化运营等； 2. 掌握LLM相关Prompt Engineering、RAG、微调、强化学习等前沿技术，能够构建高效、可扩展的实时特征工程与在线推理系统，支撑高并发、低延迟的算法服务； 3. 主导模型应用与AI基建技术架构演进，与产品、工程、数据、运营团队紧密协作，将算法能力转化为实际业务价值；优化数据合成、模型训练、Agent服务等核心环节，解决推理优化、大模型幻觉、知识库召回准确率等复杂技术问题。
1.负责跟踪业界前沿的安全攻防技术能够评估大模型、智能体安全风险；建设关键基础设施安全防护方案设计与落地。 2.主导SDL安全开发流程优化，建立AI场景下的威胁建模与风险评估体系。 3.负责淘宝闪购数据安全技术前瞻性研究，沉淀数据安全技术和孵化数据安全智能体能力。 4.主导或参与智能体安全工具链的开发与集成，提升智能体安全风险检测、防御与响应能力；
1. 负责B端餐饮SaaS业务核心算法模块的设计、开发与持续优化，探索并落地大模型（LLM）在餐饮SaaS业务领域的创新应用，如智能自然语言对话取数、数据分析、智能营销、智能文案生成、Agent驱动的自动化运营等； 2. 掌握LLM相关Prompt Engineering、RAG、微调、强化学习等前沿技术，能够构建高效、可扩展的实时特征工程与在线推理系统，支撑高并发、低延迟的算法服务； 3. 主导模型应用与AI基建技术架构演进，与产品、工程、数据、运营团队紧密协作，将算法能力转化为实际业务价值；优化数据合成、模型训练、Agent服务等核心环节，解决推理优化、大模型幻觉、知识库召回准确率等复杂技术问题。