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职位搜索/滴滴出行/大模型算法工程师-Agent 应用与强化学习方向
DiDi logo
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滴滴出行 (DiDi)

职位信息

北京市
中级经验
全职员工
仅现场办公
学历未注明
普通员工/个人贡献者

标签

PyTorch强化学习LLMSFTMegatron-LMDeepSpeedPPO
💡

核心评价

前沿大厂技术岗,技术成长性极佳,薪资预期高,但需接受现场办公及可能的快节奏。

大模型算法工程师-Agent 应用与强化学习方向

🤖 AI 估测:¥35K-60K

发布时间:14 天前

立即应聘

ℹ️关于这个职位

该职位是滴滴出行的大模型算法工程师,专注于Agent应用与强化学习方向
你将负责司机智能助手等大模型Agent的设计与应用,运用SFT、RL等后训练方法提升模型能力,并基于强化学习构建迭代路径
这是一个结合前沿AI技术与实际网约车业务的技术岗位

✓工作职责

参与司机智能助手相关的大模型 Agent 设计与应用,构建包含意图识别、复杂任务拆解、多步推理、ReAct 工具调用、长短期记忆及智能推荐在内的完整链路
运用 SFT、RL 等后训练方法训练强化垂域模型,提升大模型的多步推理、上下文遵循、ReAct 工具调用、领域问答等能力
基于数据反馈构建高质量训练数据,设计奖励函数与优化机制,提升模型在垂直领域的泛化能力,利用 PPO/GRPO 等算法建设基于强化学习的迭代路径
跟踪 LLM 与 Agent 领域的国际前沿技术(如多智能体协作、Long Context、CoT),推动前沿技术在业务中的应用落地
深度理解网约车业务,沉淀通用、模块化的算法能力,与产品、工程紧密沟通协作,推动业务迭代

⭐最低要求

计算机、人工智能等相关专业,具备扎实的数据结构与算法基础
具备扎实的 Python 编程能力,熟练掌握 PyTorch 等深度学习框架,有优秀的代码规范与工程素养
熟悉 LLM 训练全流程(Pre-train/CPT/SFT/RLHF),熟练使用主流训练/推理框架(如 Megatron-LM、DeepSpeed、vLLM、Sglang 等)
深入理解强化学习原理,熟悉 PPO、DPO、GRPO 等算法基本原理,熟悉基于 RLVR 的强化学习训练者优先
具备敏锐的技术视野,能够将前沿算法与复杂的业务相结合,产出实际价值
具备良好的沟通协作能力,工作积极主动,具备较强的学习能力,可快速验证新想法,推动技术进步

👍优先资格

主导过基于 ReAct/Function Call 的 Agent 生产级应用开发
在大规模模型训练中有数据合成或强化学习训练的实战经验
在 AI 领域国际顶级会议或期刊作为核心贡献者有学术成果
在开源社区发布过有一定影响力的项目
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