业务技术-后训练算法工程师-用户场景营销

面向淘宝营销业务，围绕商品运营、用户运营等具体方向，开展训练数据构建、后训练方案设计、实验评估与效果迭代，推动模型持续优化并提升业务效果。 具体职责包括： 1. 后训练方案设计与优化：结合业务目标、数据特点和模型现状，制定后训练优化方案，选择合适的训练策略并完成效果验证； 2. 训练工程与实验执行：负责训练任务的工程化执行与过程管理，完成数据准备、训练配置、实验运行、效果对比和结果分析，支撑模型版本迭代； 3. 业务数据构建与质量控制：围绕具体业务场景，完成指令数据、偏好数据、拒答数据、评测回流数据等训练数据的采集、清洗、去重、分层、标注与质量控制； 4. 效果评估与持续迭代：结合离线评测、人工评审、线上实验、badcase 分析和业务反馈，系统评估训练收益，定位效果退化、覆盖不足等问题，并推动优化迭代； 5. 跨团队协同与落地推进：协同产品、运营、数据、工程等团队成员，完成需求澄清、数据…… 完整岗位描述与官方投递入口,请登录后在岗位详情页查看。

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