大模型算法工程师
岗位摘要
负责大模型的后训练、强化学习等关键技术的实现与优化，提升模型在复杂任务中的性能与稳定性；深入挖掘行业的多源异构数据，构建高质量训练语料库与知识增强机制，提升模型在各场景下的可控性与泛化能力
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岗位职责
- 负责大模型的后训练、强化学习等关键技术的实现与优化，提升模型在复杂任务中的性能与稳定性
- 深入挖掘行业的多源异构数据，构建高质量训练语料库与知识增强机制，提升模型在各场景下的可控性与泛化能力
- 跟踪LLM最新研究进展，基于领域知识训练垂直场景大模型，推动技术从研究到落地的闭环
任职要求
- 计算机科学、人工智能、数学或相关领域的硕士/博士学历，或具备同等的实践经验
- 熟悉NLP与大模型训练机制，深入理解数据质量对模型性能的关键影响
- 熟练掌握Python及相关AI/NLP工具栈，具备优秀的代码实现能力
- 具备实际合成数据构建经验，掌握数据生成方法，能够通过实验驱动数据策略迭代
- 在ICLR、NeurIPS、ICML、CVPR、CoRL等顶级会议发表过相关论文（加分项）
- 熟悉大模型全链路技术，包括预训练、微调、后训练、强化学习等（加分项）
- 熟练使用LlamaFactory、VERL、LMDeploy、vLLM等开源大模型训练与推理框架（加分项）
加分项
- 在ICLR、NeurIPS、ICML、CVPR、CoRL等顶级会议发表过相关论文
- 熟悉大模型全链路技术，包括预训练（Pre-training）、微调（SFT）、后训练（Post-training）、强化学习（RLHF）等
- 熟练使用LlamaFactory、VERL、LMDeploy、vLLM等开源大模型训练与推理框架
福利待遇
- 亿级用户影响力：深度参与亿级用户产品的技术研发，用AI推动行业的智能化升级
- 顶级成长资源：获得技术大牛一对一指导，在海量业务数据与大规模算力加持下自由探索前沿技术方向
- 纯粹技术氛围：融入坦诚开放的团队文化，与一群有情有义的伙伴一起做有价值、有挑战、有意义的事
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