小红书招聘大模型算法实习生
招聘职位：
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岗位职责：
拥抱LLM技术，深度改进智能内容生成技术，构建高效的违规样本生成系统和知识检索增强框架，应用到小红书商业化广告审核场景中来解决实际业务问题；
1.设计和开发基于大模型Agent的违规内容生成系统，构建多样化、高质量的违规样本数据集，提升模型SFT/RFT的性能上限；
2.负责构建和维护检索增强生成（RAG）案例库，包括违规案例的结构化存储、语义检索、案例匹配等，提升审核决策的准确性和可解释性；
3.进行大模型内容生成前沿技术探索和研发，包含但不限于Prompt Engineering、Few-shot Learning、Chain-of-Thought、Multi-Agent协作等；
任职要求：
1.在大模型数据生成、SFT等方向有一定经验，有相关的落地项目或比赛经历；
2.有良好的英文读写能力和扎实的数学基础，有快速学习新技术的能力；
3.有扎实的编程基础，熟悉Python/C++等编程语言，具有快速复现前沿论文的能力；
4.熟悉至少一个深度学习和大模型训练框架，包括PyTorch、TensorFlow、MXNet、Caffe、HuggingFace、DeepSpeed等；
5.较强的业务问题到算法模型的建模能力，有强烈的求知欲、自驱力和进取心，能及时关注和学习业界最佳实践
拥抱LLM技术，深度改进智能内容生成技术，构建高效的违规样本生成系统和知识检索增强框架，应用到小红书商业化广告审核场景中来解决实际业务问题；
1.设计和开发基于大模型Agent的违规内容生成系统，构建多样化、高质量的违规样本数据集，提升模型SFT/RFT的性能上限；
2.负责构建和维护检索增强生成（RAG）案例库，包括违规案例的结构化存储、语义检索、案例匹配等，提升审核决策的准确性和可解释性；
3.进行大模型内容生成前沿技术探索和研发，包含但不限于Prompt Engineering、Few-shot Learning、Chain-of-Thought、Multi-Agent协作等；
任职要求：
1.在大模型数据生成、SFT等方向有一定经验，有相关的落地项目或比赛经历；
2.有良好的英文读写能力和扎实的数学基础，有快速学习新技术的能力；
3.有扎实的编程基础，熟悉Python/C++等编程语言，具有快速复现前沿论文的能力；
4.熟悉至少一个深度学习和大模型训练框架，包括PyTorch、TensorFlow、MXNet、Caffe、HuggingFace、DeepSpeed等；
5.较强的业务问题到算法模型的建模能力，有强烈的求知欲、自驱力和进取心，能及时关注和学习业界最佳实践
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