千帆大模型算法工程师(J83078)
岗位摘要
负责Coding Agent场景的效果优化,深入研究LLM后训练相关技术,包括CPT/SFT/RLHF/RLVR等,提升算法效果和token效率;构建大规模高质量数据,探索数据飞轮持续提升模型效果的可行性
登录后保留你的岗位线索
邮箱登录后可继续查看完整职责、任职要求和原岗位入口,并使用收藏与浏览记录沉淀适合自己的机会。
岗位职责
- 负责Coding Agent场景的效果优化,深入研究LLM后训练相关技术,包括CPT/SFT/RLHF/RLVR等,提升算法效果和token效率
- 构建大规模高质量数据,探索数据飞轮持续提升模型效果的可行性
- 跟踪LLM领域的最新研究成果,研究方向包括但不限于中训练、RL后训练、奖励模型设计和创新
- 深度参与产品研发和业务落地,和工程/研发/产品等同学密切配合,将优化算法应用于具体业务场景,推动智能体技术的产业化落地
任职要求
- 硕士及以上学历,计算机科学、人工智能、机器学习或相关专业背景;具备扎实的编程基础,精通Python/C++等主流编程语言,熟练掌握数据结构与算法设计
- 对大语言模型(LLM)的核心原理与技术架构有深入理解,包括Transformer、注意力机制、位置编码等关键技术;熟悉Agent架构设计、多模态学习、Prompt工程等前沿方向;系统掌握深度学习框架(PyTorch/TensorFlow)及强化学习算法(PPO/DPO/RLHF等)
- 具备以下条件者优先:在顶级会议/期刊(NeurIPS/ICML/ICLR/ACL等)发表过大模型相关论文;有大规模预训练、SFT、RLHF等全流程实践经验;熟悉分布式训练、模型压缩、推理优化等工程技术
- 优秀的跨团队协作与沟通能力,能够与算法、工程、产品等多角色高效配合,推动项目从研究到落地的全周期交付
- 具备出色的问题抽象与建模能力,能够将业务需求转化为可执行的技术方案;保持对学术前沿与工业最佳实践的持续关注,具有强烈的技术探索精神与自我驱动力
登录后查看完整岗位详情
使用邮箱验证码登录后,可查看完整职责、任职要求、原岗位入口,并继续使用收藏和浏览记录。列表摘要保持公开,完整详情用于保护数据质量和降低恶意抓取。