主分类：大模型与生成式算法研发
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
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"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "千问事业部-安全大模型算法专家-LLM方向",
"job_level": "专家",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "阿里集团",
"location": "北京",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "技术类-算法"AI生成
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"company": {
"company_name": "夸克",
"company_industry": "互联网 / 人工智能应用",
"company_size": "未披露",
"company_website": "alibaba.com",
"company_description": "夸克提供AI搜索等人工智能应用服务。"
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"compensation": {
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
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"degree": "硕士",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1、负责内容安全防控体系搭建，负责语言大模型防控能力及链路建设，包括风险内容识别能力、越狱识别能力、意图识别能力、安全代答能力等，保证业务安全及大模型应用安全；探索前沿LLM应用方案，落地千问等全业务审核场景；\n2、参与语言大模型风控的数据、算法、决策完整体系建设，端到端拦截业务生成风险的同时，通过安全干预方式提升用户使用体验；负责审核模型的post-training，通过SFT/DPO/GRPO等方式实现审核规则输入及细粒度单轮/多轮风险内容识别；\n3、负责搭建&迭代应急响应机制，实现对突发应急事件的实时拦截、应急处置，搭建自动迭代机制分钟/小时级闭环覆盖新增风险；\n4、负责“数据生成/评估（Synthetic data/LLM-as-a-Judge）-审核模型训练-护栏攻击/风险挖掘（Agent）”的自动化迭代流程搭建，在业务场景打造行业一流的语言大模型安全风控体系。",
"requirements_text": "1、3年以上算法研发经历，计算机相关专业研究生及以上学历； \n2、熟悉LLM后训练方法，具有SFT/DPO/GRPO等模型微调经验；熟悉Chain-of-Thought、LLM蒸馏等大模型业务落地方案；熟悉RAG、Agent等LLM应用方法；\n3、具有LLM应用、内容安全、大模型安全领域相关工作经验优先； \n4、责任心强，积极主动，有良好的沟通能力和团队合作能力； \n5、在机器学习/人工智能相关领域会议或期刊发表过论文或者有竞赛经验者优先。",
"skills": [AI生成
"机器学习",
"模型微调",
"团队协作",
"沟通能力",
"大语言模型"
],
"preferred_qualifications": "3、具有LLM应用、内容安全、大模型安全领域相关工作经验优先；5、在机器学习/人工智能相关领域会议或期刊发表过论文或者有竞赛经验者优先",
"job_highlights": "未披露"
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"contact": {
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"job_url": "https://talent.quark.cn/off-campus/position-detail?positionId=100018580017"
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"fulltext": "千问事业部-安全大模型算法专家-LLM方向\n千问事业部-安全大模型算法专家-LLM方向\n\n基础信息\n职位类别：技术类-算法\n工作地点：北京\n\n职位描述\n1、负责内容安全防控体系搭建，负责语言大模型防控能力及链路建设，包括风险内容识别能力、越狱识别能力、意图识别能力、安全代答能力等，保证业务安全及大模型应用安全；探索前沿LLM应用方案，落地千问等全业务审核场景；\n2、参与语言大模型风控的数据、算法、决策完整体系建设，端到端拦截业务生成风险的同时，通过安全干预方式提升用户使用体验；负责审核模型的post-training，通过SFT/DPO/GRPO等方式实现审核规则输入及细粒度单轮/多轮风险内容识别；\n3、负责搭建&迭代应急响应机制，实现对突发应急事件的实时拦截、应急处置，搭建自动迭代机制分钟/小时级闭环覆盖新增风险；\n4、负责“数据生成/评估（Synthetic data/LLM-as-a-Judge）-审核模型训练-护栏攻击/风险挖掘（Agent）”的自动化迭代流程搭建，在业务场景打造行业一流的语言大模型安全风控体系。\n\n职位要求\n1、3年以上算法研发经历，计算机相关专业研究生及以上学历； \n2、熟悉LLM后训练方法，具有SFT/DPO/GRPO等模型微调经验；熟悉Chain-of-Thought、LLM蒸馏等大模型业务落地方案；熟悉RAG、Agent等LLM应用方法；\n3、具有LLM应用、内容安全、大模型安全领域相关工作经验优先； \n4、责任心强，积极主动，有良好的沟通能力和团队合作能力； \n5、在机器学习/人工智能相关领域会议或期刊发表过论文或者有竞赛经验者优先。\n1、负责内容安全防控体系搭建，负责语言大模型防控能力及链路建设，包括风险内容识别能力、越狱识别能力、意图识别能力、安全代答能力等，保证业务安全及大模型应用安全；探索前沿LLM应用方案，落地千问等全业务审核场景；\n2、参与语言大模型风控的数据、算法、决策完整体系建设，端到端拦截业务生成风险的同时，通过安全干预方式提升用户使用体验；负责审核模型的post-training，通过SFT/DPO/GRPO等方式实现审核规则输入及细粒度单轮/多轮风险内容识别；\n3、负责搭建&迭代应急响应机制，实现对突发应急事件的实时拦截、应急处置，搭建自动迭代机制分钟/小时级闭环覆盖新增风险；\n4、负责“数据生成/评估（Synthetic data/LLM-as-a-Judge）-审核模型训练-护栏攻击/风险挖掘（Agent）”的自动化迭代流程搭建，在业务场景打造行业一流的语言大模型安全风控体系。\n1、3年以上算法研发经历，计算机相关专业研究生及以上学历； \n2、熟悉LLM后训练方法，具有SFT/DPO/GRPO等模型微调经验；熟悉Chain-of-Thought、LLM蒸馏等大模型业务落地方案；熟悉RAG、Agent等LLM应用方法；\n3、具有LLM应用、内容安全、大模型安全领域相关工作经验优先； \n4、责任心强，积极主动，有良好的沟通能力和团队合作能力； \n5、在机器学习/人工智能相关领域会议或期刊发表过论文或者有竞赛经验者优先。",
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"std_taxonomy_version": "20261104"
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