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易盾-大模型算法专家
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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