夸克智能信息-夸克-大模型应用算法专家（LLM/多模态）-学习创新
任职要求
1. 2年以上大模型算法研发经历（LLM或多模态模型均可） 2. 对机器视觉（CV）、自然语言处理（NLP）、多模态学习、检索增强生成（RAG）等方向有深入的研究和实践经验。 3. 熟练掌握LoRA/QLoRA等高效微调技术，以及Deepspeed/Megatron/FSDP训练框架，有千亿参数级模型微调经验优先 4. 具备良好的数理基础和独立科研能力，能够快速学习和应用新知识。 5. 具备良好的沟通能力和团队合作精神，积极主动，责任心强。对人工智能在教育领域的应用有浓厚兴趣，富有创新精神和求知欲。 优选条件： • 在K12/高等教育/职业培训等细分领域有算法项目经验 • 参与过教育类AI产品（如智能批改/虚拟教师/学习助手）的研发 • 在顶会或期刊发表过相关论文。具备大规模模型训练和优化经验。 我们提供： 1. 直接服务千万师生的技术影响力 2. 教育领域丰富的多模态数据资源 3. 从模型研发到产品落地的完整闭环机会
工作职责
夸克学习算法团队致力于使用AI技术重塑面向未来的学习体验。在这里您将与我们一起挑战前沿的产品技术问题，并收获服务千万级用户的成就感和影响力。 核心职责： 1. 主导教育场景下多模态大模型（文本/图像/视频）的全流程算法研发工作，包括数据构建、指令微调、RLVR、RLHF等关键环节 2. 针对教学场景设计专属后训练与微调方案（如解题步骤生成、作业批改、互动答疑等），提升核心模型的专业性与可用性 3. 跟进业界最新进展和SOTA模型和算法，并与教育场景特点进行深度结合，推动智能化教学和个性化学习落地
1、领导算法团队: 负责公司重点国际化短视频产品，带领算法团队成员，设定团队目标，并指导团队成员在搜索链路、LLM和算法应用方面的发展； 2、LLM模型应用落地：负责LLM应用在搜索业务场景，优化搜索排序机制与信息效率，并探索多语言预训练，多模态融合等，探索LLM时代搜索的理想形态； 3、算法研究与开发: 参与算法研究与开发工作，提升模型性能和算法效率，并持续关注学术界的最新进展； 4、项目规划与管理: 参与项目规划与管理，制定项目计划，确保项目按时交付，并保证项目的高质量完成； 5、技术优化与创新: 不断优化现有的算法技术，并推动算法创新，以提高业务效果和用户体验； 6、跨团队合作: 与产品团队、工程团队和业务团队紧密合作，理解业务需求，将算法技术转化为实际的产品和解决方案；算法评估与改进: 负责对算法模型进行评估和改进，提高算法的准确性、效率和可解释性。
● 设计和实现高效的分布式推理架构，提升多节点、多GPU环境下的推理速度和资源利用率。开发智能的请求调度算法，确保高并发场景下的最优响应时间和吞吐量。对推理引擎的运行时环境进行深度优化，减少延迟，提高整体性能。针对多种异构AI加速硬件（如NVIDIA GPU, AMD GPU, NPU等），对核心算子进行极致性能优化，最大化算力和访存带宽利用率。 ● 探索并实现极低bit量化技术和稀疏化，减少模型存储和计算资源消耗，同时保持推理精度。探索更高效的解码算法，提升生成任务的推理速度。 ● 设计并实现能够处理大规模并发请求的系统架构，确保极端负载下的稳定性和性能。引入容错机制、自动恢复和监控报警系统，保证系统的高可用性和稳定性。构建灵活的系统架构，支持动态扩展，以应对未来业务增长和技术演进的需求。 ● 持续关注并跟进业界技术发展，尤其是超长上下文、COT思维链、多模态融合等方向。积极尝试和探索新的推理优化方向，提出并验证创新性的解决方案。
1、负责字节跳动泛体验、泛安全和泛质量领域各业务场景下，LLM算法应用研究与算法落地工作，业务场景包括但不限于风险挖掘/问题发现/信息检索/知识图谱/智能对话/信息总结等； 2、跟踪LLM领域的最新研究成果，用以持续提升算法应用效果，研究方向包括但不限于语言LLM、多模态LLM，Prompt工程/RAG/Agents/SFT/RLHF等LLM相关前沿技术； 3、深度参与产品研发项目，和产品经理/业务研发/业务质量/运营等同学密切配合，提高项目整体效率和收益。
1. 设计和实现多模态(图文)和多源信息(PGC/UGC/Web content等)的综合内容理解，以优化我们的地图搜索、推荐和POI信息理解能力。 2. 深入研究和改进模型的性能，包括准确性、效率和可扩展性。 3. 与跨职能团队合作，包括数据工程师、产品经理和架构工程师，确保模型与业务目标一致。 4. 跟踪新的人工智能和机器学习研究，将新的研究成果应用于实际问题。 5. 负责模型的维护和迭代，确保其在动态环境中的稳定性和可靠性。