大模型应用与训练算法工程师
岗位摘要
负责商家B端场景下LLM应用与模型算法能力建设，包括意图理解、业务知识理解、多模态内容识别、多轮对话、模型微调及效果优化，并结合场景需求探索AI Agent和多模态大模型能力；面向商家经营、商品管理、营销运营、订单履约、客服售后、经营分析等业务场景，设计并优化RAG、Text-to-SQL、知识问…
岗位职责
- 负责商家B端场景下LLM应用与模型算法能力建设，包括意图理解、业务知识理解、多模态内容识别、多轮对话、模型微调及效果优化，并结合场景需求探索AI Agent和多模态大模型能力
- 面向商家经营、商品管理、营销运营、订单履约、客服售后、经营分析等业务场景，设计并优化RAG、Text-to-SQL、知识问答、内容理解与生成、智能决策、自动化任务执行等算法方案
- 负责大模型应用与领域适配优化，包括Prompt策略、检索召回与重排、训练数据构造、持续预训练、SFT/LoRA微调、模型评测和推理优化，提升商家AI应用的准确性、可用性和稳定性
- 建设面向商家业务场景的模型评测体系，覆盖业务任务完成率、回答准确性、幻觉率、模型泛化能力、稳定性、推理成本和延迟等指标
- 与工程、产品、商家运营、客服、销售等团队协作，将算法能力产品化、平台化，支撑商家经营助手、客服助手、营销助手、商品助手、数据分析助手等应用持续迭代
- 跟踪LLM、多模态大模型、模型后训练、RAG、推理增强、Agent等方向前沿进展，并结合商家B端实际场景推动可落地的技术转化
任职要求
- 本科及以上学历，计算机、人工智能、机器学习、自然语言处理等相关专业优先
- 熟悉机器学习/深度学习/NLP基础，掌握Transformer、Embedding、向量检索、生成式模型及常见模型微调方法等基本原理
- 熟悉Python，熟练使用PyTorch/Transformers等工具或框架，了解PEFT/LLaMA-Factory/vLLM/sentence-transformers/Faiss等训练、推理或检索组件
- 具备LLM应用及模型微调实践经验，理解RAG、Prompt Engineering等技术机制，熟悉SFT、LoRA/QLoRA等常见微调方法，以及数据构造、训练评测的基本流程
- 具备较强的实验设计和问题分析能力，能够通过数据、模型评测、Bad Case分析和实验迭代定位模型效果问题
- 能够在算法效果、工程复杂度、推理成本和业务收益之间做合理权衡
福利待遇
- 面向商家B端真实经营场景落地LLM与多模态大模型应用能力，覆盖商品、营销、履约、客服、数据分析等核心业务链路
- 不停留在Demo，直接解决商家高频、复杂、可量化的业务问题，如经营诊断、智能客服、商品优化、营销策略生成、数据问答、自动化运营等
- 有机会建设商家场景下的大模型应用与训练优化能力，包括业务数据构造、模型微调、领域知识理解、复杂任务处理和自动评测，并探索Agent等应用形态
- 场景数据丰富，能基于商家行为、经营数据、商品数据、交易数据、客服会话等反馈构建训练与评测数据，持续优化模型效果
- 与工程、产品、商家运营、客服、销售等团队深度协作，推动算法能力真正产品化、平台化，形成可规模化复用的商家AI能力