夸克智能信息-大模型应用架构及业务研发专家-北京/广州
任职要求
1、5年以上业务应用研发经验,负责过大流量的互联网产品后端系统,主导过大流量toC AI项目的落地,擅长与算法、产运的跨团队合作。 2、熟练掌握java/C++/Python中的一到两种编程语言,擅长解决分布式、高并发、高性能系统开发的各种挑战。 3、熟练掌握主流AI agent的工程框架和解决方案,对workflow、multi-agent等有丰富的实践经验和思考判断。对LLM相关技术有完整的理解,包括但不限于:prompt工程、RAG、记忆、LLM推理过程等等。 4、具备较强的业务思维和良好判断力,能够敏锐发现业务中的优化空间,具有通过技术手段显著驱动关键业务指标提升的成功案例。 5、具备强烈好奇心和自驱力,关注业务发展,推动团队从需求满足到技术驱动的迭代升级。
工作职责
1、负责高并发、复杂AI业务应用的后端系统研发,和产运、算法团队紧密配合,保障业务全链路稳定性,高效率推进产品迭代,包括但不限于方案设计、功能开发、性能优化、效果改进等。 2、推动AI应用后端架构演进,提升工程研发迭代效率、探索行业前沿技术方案,基于业务差异化特点追求极致性能,实现行业领先的用户体验。 3、基于业务目标与用户痛点,挖掘潜在技术机会,制定解决方案并推进落地,持续带来增量业务价值。
1、参与境内外互联网网页、文档、代码等文本数据的发现、采集、处理及标注工作,完善相应平台和架构能力; 2、为文本大模型训练供给语料数据,为AI toC应用供给领域优质内容数据; 3、评估并提升训练数据的质量、多样性及标注准确性; 4、通过AI能力来赋能数据建设,提升数据效果及生产效率; 5、与模型及业务研发团队紧密协作,根据训练效果和业务指标反馈持续迭代数据策略。
1、承担阿里巴巴UC浏览器内新闻和视频推荐业务、智能信息服务类创新业务架构研发; 2、深度参与UC、夸克等推荐业务,满足业务对于推荐核心引擎(召回、特征计算、模型预测、用户理解、正排服务等)功能需求,助力业务效果的提升。 3、基于大模型构建新一代的推荐引擎,并应用到夸克、UC等业务场景中。 4、参与到模型推理服务性能优化和不同GPU硬件适配。 5、 从业务中了解需求并抽象和设计新的平台,或者优化已有系统,以提升效率并降低成本;
1. AI大模型应用探索: 负责推动大规模预训练AI模型在商品运营领域的应用,探索在定品、选品、同品识别等商品相关业务中的创新应用场景。 2. 定品与选品优化: 基于大模型技术,分析商品历史数据、用户需求与市场趋势,推动定品和选品的智能化决策,提升商品推荐与选品效率。 3. 同品识别与归类: 利用大模型技术进行商品同品识别、归类与比对,提升商品库的精准度和一致性,优化商品信息的展示与管理。 4. 数据挖掘与特征工程: 深度挖掘商品数据,提取关键特征,通过大模型进行数据处理、分析与建模,发现商品运营中的潜在问题和机会。 6. 跨部门协作: 与商品、数据、技术、产品等多部门合作,推动AI大模型在商品运营中的实际应用,提升业务流程的自动化与智能化。 7. 技术创新与研究: 关注大模型和商品领域相关技术的发展趋势,跟进前沿技术,提升大模型在商品运营中的应用深度和广度。
全面负责定义、设计并实现下一代对话系统的核心算法与交互范式,解决当前对话模型在多轮交互、知识应用、共情能力等方面的挑战,探索并引领模型在个性化、主动性、拟人化等前沿方向的技术突破。直接决定数亿夸克用户在Chat场景的与AI 的交互体验,塑造夸克在未来对话式 AI 时代的领先地位。 1. 对话体验定义与规划。深入分析用户意图与行为,结合业务场景,制定并执行对话体验的中长期技术演进路线图。并密切追踪并研究对话式 AI 领域的最新进展,包括主动式对话策略、多模态对话 (语音/视觉融合)、AI Agent 中的对话流控制等。您将主导定义“顶级对话体验”的标准,并将其分解为可落地、可量化的算法迭代目标。 2. 多轮对话与上下文理解。攻坚并解决长程、复杂多轮对话中的核心技术难题,包括但不限于指令遵循、上下文精准理解、长程记忆与遗忘机制、隐式意图识别等。您将设计创新的模型结构与训练策略,使模型具备真正连贯、有逻辑的对话能力。 3. 对话回复准确与全面。主导研发将外部知识 (如搜索、工具调用) 与大模型进行深度、动态融合的先进技术。致力于解决模型在对话中的意图偏离、事实性错误、内容不详实和知识更新不及时等问题,并通过 RAG 新范式或其他创新方法,显著提升对话的准确性与信息量。 4. 评测体系与数据飞轮。建立并完善一套科学、全面的对话能力评测体系,能够精准衡量模型的综合对话质量 (Coherence, Empathy, Informativeness 等)。设计并驱动高效的数据闭环系统,利用真实用户反馈持续、自动化地优化模型。