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网易
易盾-大模型算法专家
立即应聘

易盾-大模型算法专家

发布于 大约 15 小时前

普通员工/个人贡献者

杭州市
高级经验
全职员工
仅现场办公
硕士
研究与开发 (研发)
SFT
AIGC
vLLM
多模态大模型
RLHF
LoRA
内容风控

AI 估算 · 50k–80k

网易大厂高级算法专家岗位,杭州薪资水平,结合技术栈深度与稀缺性,月薪预估50k-80k。

职位详情

关于这个职位

该职位属于网易智企事业部,负责多模态大模型在内容风控场景中的算法研究、模型训练与业务落地

你将面对频繁的对抗攻击和AIGC变体等挑战,需要持续提升识别效果与效率,同时研发Agent智能体系统,优化大模型部署性能,并跟踪前沿技术
适合在大模型和内容安全领域有深厚积累的算法专家

最低要求

计算机科学、人工智能、电子信息等相关专业,硕士及以上

年以上算法相关经验,其中3年以上大模型或多模态算法研发与业务落地经验
深入掌握Transformer、Attention、LoRA、MoE、SFT、RLHF等大模型核心概念与关键技术,深入理解BLIP、CLIP、LLaVA等多模态大模型架构设计与跨模态对齐机制,有相关算法完整落地与优化经验
深入掌握ReAct、CoT、RAG、Multi-Agent等核心范式,熟练掌握LangChain、LangGraph、AutoGen、CrewAI等至少一种Agent框架,有实际落地基于Tool Use、Plan-and-Execute、Multi-Agent协作的项目
熟悉vLLM、Ollama、TensorRT-LLM、DeepSpeed、RTP-LLM等大模型部署框架,了解量化、蒸馏、KV Cache、PagedAttention等部署优化技术,有大模型线上部署与性能优化经验
跟进前沿算法技术发展,具有较好的算法创新与业务落地能力,在某一多模态大模型细分算法领域有深入探索、研究与创新

工作职责

负责多模态大模型内容风控场景中的算法研究、模型训练与业务落地,提升复杂场景的识别效果与响应效率

负责面向内容风控场景的Agent智能体系统研发,支持安全识别链路自主规划、工具调用、大小模型协同、风险发现与智能迭代,提升对新型违规内容的主动发现与响应能力
负责大模型与agent算法压缩、加速与部署,优化服务性能与并发能力,设计自我反思与持续学习机制
跟踪大模型与agent领域最新技术进展,探索其在内容风控场景的价值,持续提升识别效果

优先资格

博士优先,有顶会论文发表者优先

AI 洞察

优缺点分析

优点

  • 技术栈前沿,覆盖多模态、Agent、模型部署等热门方向,有利于个人技术积累和职业发展
  • 团队技术氛围浓厚,可与顶尖算法同事交流,有机会产出顶会论文
  • 面临高频对抗攻击和AIGC变体,需要持续迭代模型,工作节奏可能较快
  • 内容风控属于安全领域,业务敏感性强,可能涉及高压内容和应急响应

缺点 / 挑战

  • 网易大平台,数据丰富,业务场景真实且具有挑战性,能直接接触大规模内容风控实战
  • 对算法深度和广度要求极高,需要同时掌握多模态、Agent和部署优化,学习压力大
  • 适合在大模型领域有3年以上经验、技术扎实且热爱挑战的算法工程师,尤其对内容安全和多模态感兴趣的人才

角色解读

  • 成为内容安全领域的大模型专家,深入理解多模态和Agent前沿技术,推动业务创新
  • 可以向技术负责人或架构师方向发展,带领团队攻克复杂问题,或转向通用大模型研发
  • 有顶会论文发表机会,在学术界和工业界建立影响力,未来可进入知名AI labs或创业
  • 负责多模态大模型在内容风控场景的算法研发与训练,包括模型微调、优化和部署,提升对AIGC违规内容的识别能力
  • 开发Agent智能体系统,实现安全识别链路的自动化规划、工具调用和大小模型协同,主动发现新型风险
  • 优化大模型部署性能,通过量化、蒸馏、加速框架等技术手段提升并发能力,并设计持续学习机制
  • 扎实的大模型理论基础,掌握Transformer、SFT、RLHF等核心技术和多模态模型(BLIP、CLIP等)架构
  • 丰富的Agent开发经验,熟悉LangChain、AutoGen等框架,具备Tool Use和Multi-Agent协作的落地项目经验
  • 熟练的大模型部署优化技能,使用过vLLM、TensorRT-LLM等工具,了解量化、蒸馏等加速技术

申请策略

  • 在面试中展示对内容风控业务的理解,结合自身经验提出改进思路
  • 关注网易智企的业务动态,了解其产品和技术方向,体现对公司的认同
  • 突出大模型或多模态算法的完整落地经验,量化业务指标提升(如准确率、召回率、推理速度等)
  • 详细描述Agent项目的技术细节,包括框架选择、工具调用设计、多Agent协作等
  • 强调部署优化经验,列出使用的框架和优化技术,并提供性能数据
  • 补充或巩固Agent框架的使用,如LangGraph、AutoGen,并动手实现一个简单案例
  • 复习大模型部署工具链,尝试在本地部署一个模型并进行性能调优

面试指南

  • 对于项目描述题,采用STAR原则:背景、目标、行动、结果,重点突出技术细节和量化成果
  • 对于设计题,先明确问题边界,再分步骤提出方案,强调可行性、创新性和权衡
  • 对于性能优化题,按诊断-方案-验证的流程回答,展示系统性思维
  • 请详细描述你过去负责的一个多模态大模型落地项目,包括技术选型、优化过程和最终效果
  • 如何设计一个Agent系统来处理未知类型的违规内容?请描述你的技术方案
  • 在大模型部署时,你遇到过哪些性能瓶颈?如何解决的?请举例
  • 对于内容风控中的对抗样本,你有什么有效的防御策略?
  • 复习多模态大模型的经典论文(BLIP-2、LLaVA等)和最新进展,准备好技术深挖

职位点评

69
综合评分

前沿大模型岗位,技术成长空间巨大,薪酬丰厚,但工作强度较大,WLB一般。

更适合这类人
适合高度看重技术成长和前沿探索、对薪酬有较高要求、能接受一定工作强度的求职者。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利75
成长发展90
工作生活40
使命价值70

薪资福利

75中等

网易大厂薪资福利体系完善,月薪预估50k-80k且16薪,整体薪酬有竞争力,但未在JD中明确具体福利,综合评分较高。

薪资信号未披露(AI估算:50K-80K/月)

成长发展

90较高

职位涉及最前沿的多模态大模型和Agent技术,业务场景挑战大,团队技术氛围浓厚,有顶会发表机会,成长空间巨大。

技术前沿前沿/新兴技术
技术栈多模态大模型、Transformer、LoRA、SFT、RLHF、Agent、LangChain、vLLM、内容风控
成长机会顶会论文发表者优先
业务类型profit_center

工作生活

40较低

未提及弹性工作或远程,大厂算法岗通常强度较大,且内容风控可能需要应急响应,WLB一般。

工作模式未明确
办公地点未明确
加班情况未提及(无法判断)

使命价值

70中等

内容风控业务具有社会价值,保护网络安全,但JD中未明确提及使命感,行业增长快,整体中等偏上。

行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度积极采用新技术
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