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智能销售算法工程师 - Commercial AI

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部门介绍

Commercial AI隶属于国际化广告(国际化商业产品与技术),聚焦在商业化场景下的AI研发与创新,包括围绕广告场景,探索超长序列复杂模型、生成式推荐和 AI 广告素材生成等核心能力。简化产品流程,提升客户体验,并推动广告系统从素材生成到推荐建模的持续升级,助力广告效果提升和收入增长。

  1. 团队专注国际化广告客户增长算法研发,依托个性化推荐、深度学习与大模型技术搭建广告客户增长算法体系,优化国际化商业平台运转效率,赋能业务实现营收长效可持续增长;
  2. 负责大模型与Agent的研发与落地,服务于在平台经营和投广的国际化商家,覆盖电商、游戏、应用、品牌等多个行业及独立App/平台Web/私信/邮件/电话外呼等多个场景,需实现客户问题解答、经营状态理解、商机诊断、工具调用、长程任务完成及智能营销说服等功能,聚焦模型销售与经营专家级能力打造,包括理解、推理、多轮沟通、行动引导和持续学习能力,通过长程对话帮助客户提升投放效果,驱动业务增长;
  3. 调研并应用前沿的大规模模型高效训练/推理方案,包括但不限于极致优化SFT、RM、RLHF等技术,推动大模型在商业销售场景的深度应用与性能突破,同时聚焦LLM的Post-training技术及RL与LLM-Agent相结合的交叉研究与应用落地,探索强化学习在智能营销、客户转化等业务场景中的创新应用;
  4. 运用深度学习、大语言模型等技术,持续优化商业场景下的语义理解、信息抽取、意图识别等任务,提升CRM客户管理产品的智能化水平与用户体验;
  5. 负责客户画像构建、商机智能推荐、营销智能机器人等业务模块的算法研发与效果优化,通过数据驱动的方式提升客户转化效率与销售产能。

岗位职责

招聘官网暂未提供完整岗位职责,请前往官网核实。

职位要求

  1. 机器学习、人工智能、数理统计、计算机科学等相关专业背景,硕士学位及以上优先;
  2. 熟悉大模型的相关基础知识,具备大语言模型相关训练或推理的实践经验,对LLM Post-Training技术(如SFT/RLHF/DPO等)有深入理解和实践经验者优先;
  3. 熟悉智能体领域,了解Agentic RL、Tool Learning、ReAct等常见方法,有智能体相关项目经验者优先;
  4. 扎实的机器学习理论基础与落地实践经验,具备自然语言处理、搜索引擎、推荐系统、数据挖掘相关项目经验者优先;
  5. 优秀的工程落地能力,熟练掌握Python等编程语言,熟悉PyTorch/TensorFlow等深度学习框架,具备大规模模型训练/优化/部署经验者优先;
  6. 有激情、不畏难、乐于挑战、快速尝试,乐于深入了解业务知识,具备出色的逻辑思维能力、独立解决问题能力与良好的团队协作沟通表达能力,能够跨团队协作推动项目落地,具备国际化团队协作经验者优先。

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