岗位职责
- 对话系统算法研发：研发基于LLM（如GPT、Claude、LLaMA等）的对话生成、多轮交互、意图识别与上下文理解算法，提升聊天机器人的智能性与拟人化体验；探索大模型微调（Fine-tuning）、提示工程（Prompt Engineering）、RAG（检索增强生成）等技术的实际落地优化；
- 多场景适配与优化：针对垂直领域（如客服、教育、医疗、娱乐等）构建领域知识增强的对话系统，解决长尾问题与敏感内容过滤；优化对话生成的逻辑一致性、安全性（Anti-hallucination）与低延迟响应；
- 工程化部署与迭代：设计轻量化推理方案（模型压缩、量化、蒸馏），实现低成本高并发的对话服务部署；构建对话效果评估体系（自动评测+人工评测），持续优化用户满意度（如任务完成率、对话流畅度）；
- 前沿技术探索：跟进对话系统前沿技术（如Agent框架、多模态对话、情感交互、记忆增强等），推动技术预研与创新。
任职要求
- 计算机科学、人工智能、自然语言处理（NLP）相关专业硕士及以上学历；熟悉NLP核心技术（文本生成、意图识别、实体抽取、对话状态跟踪），具备LLM微调实战经验（LoRA、P-Tuning等）；
- 精通Python及主流深度学习框架（PyTorch/TensorFlow），熟悉LangChain、LlamaIndex等对话开发工具链；
- 熟悉大模型服务化部署（FastAPI/Flask、vLLM/TGI），有高并发场景优化经验者优先； 4. 有对话系统、聊天机器人、问答系统相关项目经验，熟悉任务型与开放域对话技术差异； 5. 在ACL/EMNLP/AAAI等顶会发表过对话相关论文，或主导过开源NLP项目者优先；
- 对用户体验敏感，能从技术角度拆解对话系统的业务指标（如响应时间、容错率）；
- 具备跨团队协作能力，能将算法方案转化为可落地的产品功能。
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