职位名称：百度搜索策略部- LLM多轮对话问答&推荐系统（CRS）算法工程师

工作地点：北京

职位概述：

我们正在寻找一位对Multi-Agent对话问答和推荐算法有深入理解和热情的实习工程师。在这个职位上，你将有机会研究和优化利用LLM构建Multi-Agent对话问答&推荐系统，并参与到多个基于LLM优化的真实应用场景。你将被期望利用你的机器学习和深度学习技术知识，将 LLM模型和业务场景很好的结合，同时解决LLM当前普遍存在的事实性错误、个性化欠缺等问题，并参与到模型优化和部署的全过程。你还将需要协作跨职能团队，确保技术实现符合产品需求。如果你热爱追踪最新的大模型LLM研究和应用的进展，并愿意将新技术应用于实际项目，那么这个职位将会是你的理想选择。

主要职责

1.参与研究和开发先进的多轮交互系统，包括但不限于多轮对话模型的设计、实现和优化，以建立最新的多轮交互对话系统。

2.应用大模型 LLM 前沿技术解决具体问题，如包括LLM模型的SFT训练、模型精度压缩、耗时优化等等。

3应用人类偏好对齐算法技术，包括但不限于DPO，RLHF，KTO，SimPo等算法构建结合真实人类反馈的Multi-Agent。

3.参与prompt设计，使用LLM应用模型进行优化，开发智能体（agent）大脑，建立多轮对话系统的智能化体验。

4.协作跨功能团队，包括对接产品经理和软件工程师，以确保技术实现符合产品需求。

5.跟踪最新的大模型LLM研究以及 LLM 应用的最新进展，将新技术应用于团队项目。

基本要求：

·计算机科学、人工智能、数学或相关领域的本科或硕士学位。

·有相关领域的学习或研究经历，包括但不限于LLM应用、Agent 开发、prompt设计，以及DPO和RLHF等强化学习模型

·对prompt设计，LLM学习模型和智能体（agent）大脑有一定的了解和研究经历。

·熟悉Python和至少一种常用的深度学习框架（如TensorFlow,PyTorch等）。

·具备基础的编程和算法设计能力，同时熟悉Linux系统的相关操作。

·能够独立工作，同时也是团队合作的良好伙伴。

加分项：

·有相关研究论文的编写经历。

·有机器学习系统开发和部署经验。

我们提供：

·富有竞争力的实习经历和福利。

·在核心团队与行业专家合作的机会。

·在快速发展的人工智能领域中持续学习和成长的机会。

投递邮箱：lixiao36@baidu.com