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AI工程师

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地点：美国薪资：薪资未公开日期：2026-01-29

岗位摘要

将研究转化为产品：与客户方研究人员合作，专注于后训练、评估、安全/对齐，并构建他们所需的基础组件、数据与工具；与核心客户及前沿实验室深度合作：亲手与领先的AI团队及前沿研究实验室合作，解决与前沿模型改进、性能及部署相关的困难、开放式的技术问题

岗位职责

将研究转化为产品：与客户方研究人员合作，专注于后训练、评估、安全/对齐，并构建他们所需的基础组件、数据与工具
与核心客户及前沿实验室深度合作：亲手与领先的AI团队及前沿研究实验室合作，解决与前沿模型改进、性能及部署相关的困难、开放式的技术问题
规划并提出模型改进工作：将客户与研究目标转化为清晰、技术严谨的提案——将后训练、评估及安全工作范围界定为明确的工作说明与执行计划
将研究转化为生产影响：与客户方研究人员合作进行后训练、评估与对齐，并帮助设计实践中改进前沿模型所需的数据、基础组件与工具
负责端到端生命周期：主导探索，撰写清晰的PRD与技术规格，权衡优先级，运行实验，交付初始解决方案，并将成功的试点扩展为持久、可重复的产品
领导复杂、高风险的业务：独立主持与高级客户利益相关者的技术工作会议；定义成功指标；及早发现风险；并将项目推向可衡量的成果
跨Scale合作：与研究（智能体、浏览器/SWE智能体）、平台、运营、安全及财务团队紧密协作，为要求苛刻的客户交付可靠、生产级的结果
在前沿领域建立评估严谨性：设计并建立稳健的评估框架（例如RLVR、基准测试），通过数据质量与反馈形成闭环，并分享提升各账户技术执行水平的经验

任职要求

深厚的应用AI/ML技术背景：在LLM或多模态系统的研究、工程、解决方案工程或技术产品岗位有5-10年以上经验，最好是在高风险、面向客户的环境中
模型改进工作流程的实践经验：在后训练技术、评估设计、基准测试和模型质量迭代方面有实际经验
解决困难、模糊技术问题的能力：有直接与先进客户或研究团队合作，界定、推理并执行涉及前沿模型的深度技术挑战的可靠记录
强大的技术流利度：能够阅读论文、审视指标、编写或审查用于分析的复杂Python/SQL代码，并推理模型与数据的权衡
与世界级研究人员和企业领导者沟通的行政风范；优秀的写作与叙事能力
行动导向：你交付、学习并迭代