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小红书 (Xiaohongshu)

职位信息

上海市 / 北京市
高级经验
全职员工
仅现场办公
硕士
普通员工/个人贡献者

标签

PyTorchRAGLLMSFTRLHF算法工程多智能体
💡

核心评价

技术前沿的大厂核心算法岗,成长空间巨大,薪资竞争力强,但需关注工作强度。

大模型Agent算法专家

🤖 AI 估测:¥45K-80K

发布时间:29 天前

立即应聘

ℹ️关于这个职位

这是一个专注于大模型Agent算法研发的高级技术岗位
你将负责构建小红书社区原生的智能Agent平台,利用LLM、RAG等前沿技术,深度理解用户复杂意图,并调度全站资源为用户提供直接解决问题的智能方案
工作核心包括Agent架构设计、大模型调优、垂类智能体落地以及效果评测体系的建设

✓工作职责

工作职责:
Agent 核心架构建设:负责通用 Agent 框架的设计与研发,包括意图识别(Router)、任务编排(Planning)、工具调用(Function Calling)及多轮对话状态管理(Memory),构建支持高并发、低延迟的在线智能分发系统
大模型调优与对齐:基于开源或自研基座模型,利用 SFT、RL 等技术进行垂直领域微调
增强模型的小红书风格化表达(社区感)、复杂指令遵循能力及工具调用准确率等
垂类智能体落地:深入旅游、美妆、装修、法律等核心垂类,设计专有的 Workflow,打通笔记、商卡、POI 等结构化数据,提升用户从“搜索”到“决策”的转化效率
评测与迭代体系:建设 Agent 自动化评测平台(LLM-as-a-Judge),制定涵盖准确性、相关性、有用性及安全性的多维评估指标,通过离线评测与在线 A/B 实验持续驱动效果优化

⭐最低要求

基础素质:计算机、人工智能等相关专业硕士及以上学历,具备扎实的机器学习/深度学习理论基础,精通 Python,熟练使用 PyTorch 等框架
LLM 经验:深入理解 Transformer 架构,有大模型 Pre-training、SFT、RL 全流程实战经验
业务落地能力:具备极强的工程落地能力,对数据有敏锐的洞察力,善于从海量非结构化数据(User Query, Notes, Comments)中挖掘价值

👍优先资格

加分项:
在 NeurIPS, ICML, ICLR, ACL 等顶会发表过高质量论文
在 LLM 大家关注的 Benchmark 榜单有深入研究或优异表现
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