北京 招大模型算法工程师（RAG 方向）、语音算法工程师（音频理解方向）、风控算法工程师

[Bubbless]

如题~ 公司坐标西北旺。感兴趣可以发简历内推（除了算法岗还有 AI 产品等岗位）。绿泡泡：eGlhb25hbjI5NDI=
一. 大模型算法工程师（ RAG 方向)
丨职位描述
1 、建设基于 RAG 框架的智能问答系统，优化文本、召回、相关性、问答生成等算法；
2 、基于客服业务场景沉淀的知识、构建和优化知识库；
3 、搭建和优化检索排序、在线生成系统，提供稳定的线上服务。
4 、负责生成式智能对话场景的算法研发，基于大模型技术建设智能化的对话机器人系统
|职位要求
1 、本科及以上学历，优秀的代码能力，掌握常用编程语言和算法，熟悉 Pytorch 等框架；
2 、有机器学习应用经验，有大模型、RAG 、智能对话、搜索等领域丰富的实战经验，在生成式大模型、Query 与用户理解、召回排序、知识图谱、智能交互中一个或多个领域有深入实践；
3 、熟练掌握机器学习算法原理，能熟练运用机器学习、自然语言处理、匹配技术、运筹优化、强化学习、智能生成等技术解决有挑战性的问题，有业界项目经验或顶会论文发表者优先；
4 、对数据敏感度极高，有良好的逻辑思维和定义以及解决问题的能力；
5 、优秀的产品和业务感知能力，责任心强，积极主动，有良好的沟通能力和团队合作能力，能够完成有挑战的目标。

二. 语音算法工程师（音频理解方向）
丨职位描述
1 、支持语音识别技术在业务场景落地，解决落地过程中的前沿问题，持续优化语音识别核心技术效果；
2 、参与音频理解大模型技术研发、搭建音频理解核心技术体系；
3 、调研探索音频理解业界前沿算法，不断提升语音理解大模型算法效果；
|职位要求
1 、熟悉语音识别算法，对语音识别系统落地和业务效果优化有实际经验；
2 、对工业级大规模数据有实际处理经验，有使用海量数据优化实际业务模型的动手经验；
3 、对深度学习技术有深度了解和丰富的实战经验，熟悉 PyTorch ，有端到端语音识别框架（ Transformer 、RNN-T 、CTC 等）的调优经验；
4 、有不错的编码能力，熟悉 Linux 开发环境，熟悉 Python 语言；
5 、有独立工作能力并同时能与团队融洽相处。
加分项：
1 、在客服场景有大规模的语音识别系统落地和优化经验；
2 、对前沿的端到端语音识别系统有优化经验，熟悉 RNN-T 、
Encoder-Decoder 等端到端语音识别算法；
3 、在相关国际会议或主流期刊上发表论文（ ICASSP 、Interspeech 、
ASRU 、IEEE/ACM Transactions 等）；
4 、语音相关比赛或机器学习相关比赛拿到国际领先名次；
5 、参与过有影响力开源项目。


三. 风控算法工程师
丨职位描述
1.负责风控领域大模型相关算法的优化工作，涵盖监督微调（ SFT ）与强化学习 （ RL ）方向，持续跟踪前沿技术进展，探索大模型能力在提升风控决策质量与效能方面的应用；
2.参与高质量训练数据构建、Prompt 设计与优化、模型训练与评估，推动 SFT 与 RL 算法在业务场景中的创新与改进；
3.与产品和工程团队紧密合作，支持新业务形态和新功能的研发迭代、快速上线及收益评估，实现算法价值在风控业务中的落地转化。
|职位要求
1.熟悉大语言模型的基本架构与核心算法，有 Prompt 调优、SFT 或 RL （如 PPO/GRPO/DAPO ）实践经验者优先；
2.精通 Python 及 PyTorch ，具备扎实的机器学习或深度学习基础，理解大模型训练、优化及微调流程；
3.有风控、强化学习、大模型等相关方向的论文发表者优先，尤其是在 ACL 、NeurIPS 、ICLR 、KDD 、AAAI 等主流会议或期刊；
4.具备较强的实验设计与工程落地能力，良好的团队协作意识和自驱力，跨团队沟通能力，能够在多角色协同环境中推动项目落地。