代码大模型算法工程师/研究员
岗位摘要
负责代码预训练数据的合成、清洗、权重分配、来源扩充等一系列工作，持续提高代码预训练、中程训练等阶段的数据质量；负责探究预训练小领域数据的配比和最终效果之间的关系；开发数据合成链路，解决代码模型中的关键问题
岗位职责
- 负责代码预训练数据的合成、清洗、权重分配、来源扩充等一系列工作，持续提高代码预训练、中程训练等阶段的数据质量
- 负责探究预训练小领域数据的配比和最终效果之间的关系；开发数据合成链路，解决代码模型中的关键问题
- 负责探究深度推理技术，探究Test-time Compute和模型效果的Scaling laws，参与后训练奖励模型、强化学习算法的一系列优化流程，探究线上代码补全数据到RL过程的数据飞轮
- 专注于代码强化学习中的奖励模型（Reward Model）的优化和创新；包括和SFT阶段配合解决判别能力较差的场景、探究合成数据进行代码奖励模型的预训练、组织标注人员进行代码奖励模型的标注、Critic的前沿探究、强化学习过程中的可执行代码与单元测试的质量过滤和扩充
任职要求
- 本科及以上学历，计算机、物理、数学、神经科学或相关专业
- 具备扎实的计算机科学功底和编程能力，熟悉常见算法和数据结构，具有良好的编程习惯
- 熟悉语言模型的基本技术、模型结构，对AI的未来有信仰和工作热情
- 工作认真细致，计划性强，具有刨根问底的探究精神，对研发工作中有很强的实事求是的落地信念，追求最终效果而不是盲目追求新颖的方法，对工作内容有较强责任感
- 加分项：有NOI、ACM竞赛经历者优先；有推荐、搜索领域出色的数据驱动工作者优先
- 加分项：熟悉强化学习相关技术和细节，曾深度参与强化学习项目或语言模型项目
- 加分项：具有较强的工程能力，能迅速熟悉公司内外部平台工具使用，具有主动提升效率的意识
加分项
- 有NOI、ACM竞赛经历者优先
- 有推荐、搜索领域出色的数据驱动工作者优先
- 熟悉强化学习相关技术和细节，曾深度参与强化学习项目或语言模型项目
- 具有较强的工程能力，能迅速熟悉公司内外部平台工具使用，具有主动提升效率的意识
- 刘女士 刚刚活跃
工作地址
北京海淀区大恒科技大厦南座12层