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": "【北斗实习】广告大模型应用算法工程师-【智能销售】",
"job_level": "实习",AI生成
"work_category": "实习",AI生成
"department": "未披露",
"location": "北京市",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "技术类"AI生成
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"company": {
"company_name": "美团",
"company_industry": "科技零售 / 生活服务",
"company_size": "10000人以上",
"company_website": "meituan.com",
"company_description": "美团通过科技推动服务零售和商品零售的数字化,连接消费者与商户。"
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"degree": "海内外高校在校本科生(大三及以上)、硕士生及博士生",
"language": "未披露",AI生成
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"responsibilities": "【课题说明】\n传统销售模式中,销售人员通过电销系统触达商户,对商户进行营销/运营触达,整体链路人工依赖率高。随着大模型技术的快速发展,基于大模型的智能外呼在提升电销覆盖率和转化率方面展现出极大潜力。\n本课题致力于将大模型技术和智能外呼任务相结合,优化美团智能外呼系统,增强其在复杂对话环境下的意图理解与灵活应对能力。力图实现更自然的语音交互、更精准的营销策略,以及更灵活的应答处理等。\n【建议研究方向】\n1.转化信号奖励建模:依托业务场景多轮对话的真实转化信号,构建商家画像、对话文本特征信号以及交互环境特征,预估对话的转化率,进而通过强化学习(DPO/GRPO/RLHF)引导模型营销话术生成。\n2.销售领域垂类大模型:通过收集多场景销售数据以及美团广告产品知识,通过continue-Pretraining构建垂类通用销售模型基座,支持多业务场景快速支持应用。\n3.Multi-Agent交互式外呼系统:通过构建任务规划、流程监督、对话营销等多个agent交互逻辑,在较低响应耗时条件下,实现最佳的电话沟通效果。",
"requirements_text": "海内外高校在校本科生(大三及以上)、硕士生及博士生,且以下条件至少满足一项:\n1)超级学霸:专业成绩排名前1%。\n2)学术达人:在顶级期刊或学术会议上以第一作者身份发表论文(或导师一作,自己为二作)。\n3)竞赛大神:在顶级大赛上获奖。\n4)工程高手:有大厂实验室的实习经验,或有贡献突出的开源项目。",
"skills": [AI生成
"强化学习",
"销售",
"建模",
"大语言模型"
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"fulltext": "【北斗实习】广告大模型应用算法工程师-【智能销售】\n【北斗实习】广告大模型应用算法工程师-【智能销售】\n\n基础信息\n工作地点:北京市\n职位类别:技术类\n职位族群:算法\n更新时间:2025-05-27\n\n岗位职责\n【课题说明】\n传统销售模式中,销售人员通过电销系统触达商户,对商户进行营销/运营触达,整体链路人工依赖率高。随着大模型技术的快速发展,基于大模型的智能外呼在提升电销覆盖率和转化率方面展现出极大潜力。\n本课题致力于将大模型技术和智能外呼任务相结合,优化美团智能外呼系统,增强其在复杂对话环境下的意图理解与灵活应对能力。力图实现更自然的语音交互、更精准的营销策略,以及更灵活的应答处理等。\n【建议研究方向】\n1.转化信号奖励建模:依托业务场景多轮对话的真实转化信号,构建商家画像、对话文本特征信号以及交互环境特征,预估对话的转化率,进而通过强化学习(DPO/GRPO/RLHF)引导模型营销话术生成。\n2.销售领域垂类大模型:通过收集多场景销售数据以及美团广告产品知识,通过continue-Pretraining构建垂类通用销售模型基座,支持多业务场景快速支持应用。\n3.Multi-Agent交互式外呼系统:通过构建任务规划、流程监督、对话营销等多个agent交互逻辑,在较低响应耗时条件下,实现最佳的电话沟通效果。\n\n岗位基本要求\n海内外高校在校本科生(大三及以上)、硕士生及博士生,且以下条件至少满足一项:\n1)超级学霸:专业成绩排名前1%。\n2)学术达人:在顶级期刊或学术会议上以第一作者身份发表论文(或导师一作,自己为二作)。\n3)竞赛大神:在顶级大赛上获奖。\n4)工程高手:有大厂实验室的实习经验,或有贡献突出的开源项目。\n【课题说明】\n传统销售模式中,销售人员通过电销系统触达商户,对商户进行营销/运营触达,整体链路人工依赖率高。随着大模型技术的快速发展,基于大模型的智能外呼在提升电销覆盖率和转化率方面展现出极大潜力。\n本课题致力于将大模型技术和智能外呼任务相结合,优化美团智能外呼系统,增强其在复杂对话环境下的意图理解与灵活应对能力。力图实现更自然的语音交互、更精准的营销策略,以及更灵活的应答处理等。\n【建议研究方向】\n1.转化信号奖励建模:依托业务场景多轮对话的真实转化信号,构建商家画像、对话文本特征信号以及交互环境特征,预估对话的转化率,进而通过强化学习(DPO/GRPO/RLHF)引导模型营销话术生成。\n2.销售领域垂类大模型:通过收集多场景销售数据以及美团广告产品知识,通过continue-Pretraining构建垂类通用销售模型基座,支持多业务场景快速支持应用。\n3.Multi-Agent交互式外呼系统:通过构建任务规划、流程监督、对话营销等多个agent交互逻辑,在较低响应耗时条件下,实现最佳的电话沟通效果。\n海内外高校在校本科生(大三及以上)、硕士生及博士生,且以下条件至少满足一项:\n1)超级学霸:专业成绩排名前1%。\n2)学术达人:在顶级期刊或学术会议上以第一作者身份发表论文(或导师一作,自己为二作)。\n3)竞赛大神:在顶级大赛上获奖。\n4)工程高手:有大厂实验室的实习经验,或有贡献突出的开源项目。",
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