安踏集團(tuán) 算法工程師 招聘（工資待遇要求）

崗位職責(zé)：
1. 大模型開發(fā)與優(yōu)化
基于Qwen3或開源大模型（如LLaMA、GPT系列等），設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)針對(duì)安踏智能客服場(chǎng)景的定制化模型，包括微調(diào)、領(lǐng)域適配、任務(wù)優(yōu)化（如對(duì)話理解、意圖識(shí)別、情感分析等）。
探索多模態(tài)融合技術(shù)，提升客服系統(tǒng)對(duì)圖文混合咨詢的處理能力（如用戶上傳圖片描述商品問題）。
2. 模型訓(xùn)練與部署
負(fù)責(zé)構(gòu)建端到端的模型訓(xùn)練流程，包括數(shù)據(jù)清洗、特征工程、模型訓(xùn)練、調(diào)優(yōu)及測(cè)試，確保模型在客服場(chǎng)景中具備高準(zhǔn)確率與低延遲響應(yīng)能力。
與工程團(tuán)隊(duì)協(xié)作，將訓(xùn)練好的模型部署到生產(chǎn)環(huán)境，支持高并發(fā)場(chǎng)景下的實(shí)時(shí)推理（如電商大促期間的咨詢高峰）。
3. 數(shù)據(jù)管理與分析
構(gòu)建客服領(lǐng)域數(shù)據(jù)集，整合歷史客服對(duì)話記錄、用戶評(píng)價(jià)、產(chǎn)品知識(shí)庫(kù)等多源數(shù)據(jù)，設(shè)計(jì)標(biāo)注策略并優(yōu)化數(shù)據(jù)質(zhì)量。
利用A/B測(cè)試等方法評(píng)估模型效果，持續(xù)監(jiān)控模型在真實(shí)場(chǎng)景中的表現(xiàn)（如回復(fù)準(zhǔn)確率、用戶滿意度等）。
4. 業(yè)務(wù)場(chǎng)景適配
深入理解安踏業(yè)務(wù)邏輯（如鞋服產(chǎn)品特性、售后流程、會(huì)員體系等），設(shè)計(jì)針對(duì)性算法方案（如退貨政策解釋、商品推薦、活動(dòng)促銷問答）。
與產(chǎn)品經(jīng)理、客服團(tuán)隊(duì)協(xié)作，將業(yè)務(wù)需求轉(zhuǎn)化為技術(shù)方案，推動(dòng)智能客服系統(tǒng)的迭代與功能落地。
5. 技術(shù)創(chuàng)新與研究
跟蹤NLP、對(duì)話系統(tǒng)領(lǐng)域的*新技術(shù)動(dòng)態(tài)，探索前沿方法（如小樣本學(xué)習(xí)、持續(xù)學(xué)習(xí)、RLHF等）在客服場(chǎng)景中的應(yīng)用潛力。

任職要求：
必備技能：
1. 技術(shù)背景：
計(jì)算機(jī)科學(xué)、人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)專業(yè)碩士及以上學(xué)歷（特別優(yōu)秀者可放寬學(xué)歷要求）。
熟悉自然語言處理（NLP）核心技術(shù)，包括但不限于文本分類、對(duì)話理解、序列生成、意圖識(shí)別等。
精通PyTorch/TensorFlow等深度學(xué)習(xí)框架，熟悉HuggingFace、LangChain等工具鏈。
2. 模型開發(fā)經(jīng)驗(yàn)：
具備從數(shù)據(jù)處理到模型部署的全流程開發(fā)經(jīng)驗(yàn)，有對(duì)話系統(tǒng)、智能客服、推薦系統(tǒng)等領(lǐng)域落地項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。
熟悉大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型（如Qwen、GPT系列、LLaMA等）的微調(diào)與優(yōu)化方法，有分布式訓(xùn)練、模型壓縮（如量化、蒸餾）經(jīng)驗(yàn)者加分。
3. 數(shù)據(jù)處理與工程能力：
掌握Python編程，熟悉SQL/Spark等數(shù)據(jù)處理工具，能高效處理TB級(jí)文本數(shù)據(jù)。
熟悉數(shù)據(jù)標(biāo)注、清洗、增強(qiáng)技術(shù)，具備構(gòu)建高質(zhì)量訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的經(jīng)驗(yàn)。
4. 業(yè)務(wù)理解與協(xié)作能力：
對(duì)電商或零售行業(yè)有基本認(rèn)知，能快速理解業(yè)務(wù)需求并轉(zhuǎn)化為技術(shù)方案。
具備良好的跨團(tuán)隊(duì)溝通能力，能與產(chǎn)品經(jīng)理、前端/后端工程師高效協(xié)作。