大模型内容安全算法工程师
岗位摘要
研发基于大模型（LLM）的内容安全检测算法，包括有害信息识别、敏感话题过滤、虚假信息检测等；设计多模态（文本、图像、视频）内容安全检测方案，提升模型对不良内容的识别能力；探索大模型安全对齐（Alignment）技术，包括SFT、RLHF等多阶段优化模型生成内容的安全性
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岗位职责
- 研发基于大模型（LLM）的内容安全检测算法，包括有害信息识别、敏感话题过滤、虚假信息检测等
- 设计多模态（文本、图像、视频）内容安全检测方案，提升模型对不良内容的识别能力
- 探索大模型安全对齐（Alignment）技术，包括SFT、RLHF等多阶段优化模型生成内容的安全性
- 参与计算机视觉、自然语言理解、通用人工智能领域的前沿研究与开发
- 跟进业界最新技术和进展，结合实际场景进行落地，持续提升数据质量，挖掘数据价值
任职要求
- 具备扎实的编码能力，优秀的基础算法、代码能力，熟练掌握C/C++或Python编程语言，ACM/ICPC、NOI/IOI、Top Coder、Kaggle等比赛获奖者优先
- 熟悉PyTorch/TensorFlow其中一种或多种框架模型的训练和部署，了解混合精度训练、分布式训练、TensorRT部署等
- 具有扎实的计算机视觉、机器学习基础，熟悉CV、AIGC、NLP、RL等技术领域，在CVPR、ECCV、ICCV、NeurIPS、ACL、NACCL等顶级会议上发表论文者优先
- 具有良好的沟通协作能力，工作积极主动，能够与团队融洽合作，一起探索新技术，推进技术进步
- 强烈的责任心和团队协作精神，能适应快速迭代的技术环境
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