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大模型算法工程师(MJ036060)
立即应聘

大模型算法工程师(MJ036060)

发布于 1 天前

普通员工/个人贡献者

上海市
高级经验
全职员工
仅现场办公
硕士
软件工程
Dpo
Lora
Nlp
Qwen
Rag
Sft
多模态生成
多语言翻译
大模型

AI 估算 · 35k–65k

大模型算法工程师为当前热门高薪职位，携程平台大、国际化业务，3年以上经验硕士，薪资竞争力强。

职位详情

关于这个职位

加入携程国际化旅游大模型团队，负责大模型、多语言NLP及多模态生成技术在旅游场景的落地应用

你将参与模型训练、微调、评测及语料构建，与多团队协作推动AI能力线上化
适合有3年以上算法经验、热爱前沿技术、希望将AI与业务结合的工程师

最低要求

硕士及以上学历，计算机、人工智能、NLP、机器学习、数学、数据科学等相关专业，具备 3 年以上算法相关经验

熟悉 NLP、深度学习和大模型相关技术，了解 Transformer、GPT、LLaMA、Qwen、GLM 等主流模型架构
具备大模型训练、微调或应用落地经验，熟悉 SFT、RLHF/RLAIF、DPO、LoRA/QLoRA、Prompt Engineering 等技术者优先
具备多语言 NLP、机器翻译、跨语言理解、本地化内容生成等经验者优先
熟悉 Hugging Face、vLLM/sglang、DeepSpeed、LangChain 等工具或框架者优先
具备模型评测、数据分析和效果优化能力，有 RAG、Agent、多模态生成经验者优先
具备良好的英文读写能力，以及良好的沟通协作能力，能够推动跨团队项目落地

工作职责

负责国际化旅游场景下的大模型应用及算法能力建设，包括多语言机器翻译、本地化营销文案生成、智能内容创作、文生图、文生视频等方向

参与垂直领域大模型训练、微调与优化，包括 SFT、DPO/GRPO/PPO等后训练算法，提升模型在旅游相关业务场景中的效果
建设多语言、多场景模型评测体系，持续优化模型多语言能力、生成质量、事实准确性、本地化表达和安全合规表现
参与多语言语料采集、清洗、标注、质量评估及训练数据构建，支撑模型训练和效果迭代
与产品、工程、数据、运营及国际化业务团队协作，推动大模型能力从方案验证到线上落地
跟踪 NLP、CV、多模态、RAG、Agent 及 AGI 等前沿技术，探索其在旅游业务中的创新应用

优先资格

具备大模型训练、微调或应用落地经验，熟悉 SFT、RLHF/RLAIF、DPO、LoRA/QLoRA、Prompt Engineering 等技术者优先

具备多语言 NLP、机器翻译、跨语言理解、本地化内容生成等经验者优先
熟悉 Hugging Face、vLLM/sglang、DeepSpeed、LangChain 等工具或框架者优先
具备模型评测、数据分析和效果优化能力，有 RAG、Agent、多模态生成经验者优先
具备良好的英文读写能力，以及良好的沟通协作能力，能够推动跨团队项目落地

AI 洞察

优缺点分析

优点

  • 前沿技术方向，大模型和AI是新质生产力核心，技能积累价值高
  • 携程作为行业龙头，业务场景丰富，数据资源充足，技术落地机会多
  • 国际化团队，可接触多语言、多文化环境，拓展全球视野
  • 大模型领域竞争激烈，技术迭代快，需要持续学习和跟踪前沿
  • 跨团队协作较多，需要良好的沟通和项目推动能力
  • 适合热爱前沿技术、有NLP/大模型基础、希望在AI+旅游方向深耕的算法工程师

缺点 / 挑战

  • 薪资待遇优厚，职业天花板较高
  • 涉及多语言和多模态，技术复杂度高，对综合能力要求较高

角色解读

  • 成为大模型领域的专家，深入掌握模型训练、优化和部署全流程
  • 向技术管理方向发展，领导大模型应用团队，推动业务创新
  • 跨领域发展，结合旅游业务成为AI+旅游的复合型专家
  • 负责大模型在旅游场景的落地应用，包括多语言翻译、营销文案生成、文生图/视频等
  • 参与大模型的微调与优化，使用SFT、DPO等后训练技术提升业务效果
  • 建设模型评测体系，持续优化多语言能力、生成质量和安全合规
  • 与产品、工程、运营等团队协作，推动AI能力从方案到线上落地
  • 扎实的NLP和深度学习基础，熟悉Transformer、GPT、LLaMA等主流模型架构
  • 具备大模型训练、微调经验，掌握SFT、RLHF、DPO、LoRA等技术
  • 熟悉Hugging Face、vLLM、DeepSpeed、LangChain等工具链
  • 多语言NLP或机器翻译经验者优先，良好的英文读写能力

申请策略

  • 准备一个完整的大模型应用项目案例，从需求分析、模型选型、微调部署到效果评估
  • 关注携程国际化业务方向，思考AI如何帮助提升用户旅行体验，展示业务理解能力
  • 突出大模型训练、微调或应用落地项目经验，具体说明使用的技术和取得的指标提升
  • 强调多语言NLP、机器翻译或跨语言理解相关经历，如参与多语种语料构建
  • 展示工具链掌握情况，如Hugging Face、DeepSpeed、LangChain等
  • 如有RAG、Agent或多模态生成经验，务必详细描述
  • 系统学习大模型训练框架（如DeepSpeed、FSDP）和微调方法（LoRA、QLoRA）
  • 补充多语言NLP知识，如机器翻译模型（mBART、NLLB）和多语言BERT

面试指南

  • STAR法则：描述项目背景、任务、行动和结果，重点突出技术细节和量化指标
  • 对比分析：当被问及技术选型时，从优劣势、适用场景、实际效果等角度对比不同方案
  • 系统思维：对于开放性问题，从数据、模型、评测、部署全链路考虑，展示系统性思考
  • 请介绍你在大模型微调方面的项目经验，使用了哪些技术？效果如何？
  • 如何评估大模型在多语言场景下的生成质量？有哪些评测指标？
  • 解释SFT和DPO的区别，以及在实践中如何选择？
  • 如何处理多语言语料中的低资源语言？有哪些策略？
  • 如果让你设计一个旅游场景下的智能文案生成系统，你会怎么设计？

职位点评

72
综合评分

前沿大模型技术岗，薪资优厚，发展空间大，但工作强度未知且缺乏WLB信息。

从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估，方便横向比较。

更适合这类人
该职位最适合注重技术成长和职业发展、愿意在AI前沿领域深耕、且对工作生活平衡要求不苛刻的求职者。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利80
成长发展85
工作生活50
使命价值60

薪资福利

80较高

携程作为上市巨头，薪资水平具有竞争力，大模型岗位为热门高薪方向，但JD未明确薪资范围，福利未提及。

薪资信号未披露（AI估算：35K-65K/月）

成长发展

85较高

工作内容高度前沿，涉及大模型、多模态等新兴技术，能快速积累核心竞争力，但JD未明确晋升通道。

技术前沿前沿/新兴技术
技术栈大模型、多模态、NLP、机器翻译、RAG、Agent、SFT、DPO、LoRA、Hugging Face、vLLM、DeepSpeed
业务类型profit_center

工作生活

50较低

工作地点在上海，未提及远程或弹性办公，互联网行业通常有一定加班强度，但JD未明确WLB信息。

工作模式仅现场办公
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）

使命价值

60中等

旅游行业稳定成熟，但大模型应用带来创新机会，社会影响力中等，主要服务于商业目标。

行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术

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