小红书招聘【Dots】Posttrain全模态算法工程师-点点
招聘职位：
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岗位职责：
你将参与到小红书下一代 AI native 应用的构建中，通过 Omni Model 技术改变现有 AI 以文字交互为主的形态，负责全模态大模型（Omni Model）的后训练工作，主导音频与文本、视觉协同对齐的整体方案设计与落地，包括并不限于：
1、制定并迭代音频-文本-视觉对齐数据体系，与数据团队合作构建高质量、多样化、有审美的跨模态数据，并提升端到端模型的语音理解和表达能力。
2、基于 SOTA omni 基座模型，在语音、视觉、文本长序列混合后训练中，通过多种训练方法保证语音能力充分发挥的同时，又不削弱模型智商与图文表现。
3、构建语音质量与语义一致性的 Reward 模型；通过 RLHF/RLAIF/Self-Rewarding 以及 Session level RL 技术提升模型在实时对话中的语义、情绪理解能力，语音表达的自然度、逻辑一致性。
4、与工程、产品团队协同，把实验成果快速迁移到线上服务，并探索基于线上用户的语音交互反馈实现在线 RL 迭代提升。
任职要求：
1、有极强的问题分析和解决能力，开放心态，善于学习；
2、有语音领域相关经验，在某一方向有过较深入的研究和一线经验；对大模型后训练技术有一定认知；
如果你渴望让 AI 真正跨越“听、看、说、想”的边界，并对打造下一代 AI native 应用感兴趣，欢迎投递简历，让我们一起定义多元智能的新高度！
你将参与到小红书下一代 AI native 应用的构建中，通过 Omni Model 技术改变现有 AI 以文字交互为主的形态，负责全模态大模型（Omni Model）的后训练工作，主导音频与文本、视觉协同对齐的整体方案设计与落地，包括并不限于：
1、制定并迭代音频-文本-视觉对齐数据体系，与数据团队合作构建高质量、多样化、有审美的跨模态数据，并提升端到端模型的语音理解和表达能力。
2、基于 SOTA omni 基座模型，在语音、视觉、文本长序列混合后训练中，通过多种训练方法保证语音能力充分发挥的同时，又不削弱模型智商与图文表现。
3、构建语音质量与语义一致性的 Reward 模型；通过 RLHF/RLAIF/Self-Rewarding 以及 Session level RL 技术提升模型在实时对话中的语义、情绪理解能力，语音表达的自然度、逻辑一致性。
4、与工程、产品团队协同，把实验成果快速迁移到线上服务，并探索基于线上用户的语音交互反馈实现在线 RL 迭代提升。
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1、有极强的问题分析和解决能力，开放心态，善于学习；
2、有语音领域相关经验，在某一方向有过较深入的研究和一线经验；对大模型后训练技术有一定认知；
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