大语言模型算法工程师
岗位摘要
在真实产品项目中理解算法需求，拆解问题，并迭代算法与模型；基于多模态大语言模型，进行预训练、后训练（如监督学习、强化学习）等算法优化，以实现产品迭代目标；利用强化学习方法改进智能体的规划、反思及利用工具的能力
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岗位职责
- 在真实产品项目中理解算法需求，拆解问题，并迭代算法与模型
- 基于多模态大语言模型，进行预训练、后训练（如监督学习、强化学习）等算法优化，以实现产品迭代目标
- 利用强化学习方法改进智能体的规划、反思及利用工具的能力
- 深入理解数据需求，推动人工、半自动化及自动化的数据迭代流程
- 建立自动化与半自动化的评测体系，辅助模型快速调优
- 构建智能体或工具调用方案，以补足单一模型的能力
任职要求
- 熟悉端侧大语言模型的优化迭代方法，包括模型蒸馏、量化，并具备端侧模型训练与部署经验
- 了解对齐领域的常用方法，例如SFT、PPO、GRPO、actor-critic机制等
- 具备卓越的实验分析、问题解决能力，拥有创新思维，并能良好沟通、与团队高效协作
- 具备深度学习与机器学习基础知识，熟悉有监督、自监督等基本训练范式
加分项
- 有深度学习，机器学习基础知识，熟悉有监督/自监督等基本训练范式。
- 大语言模型方面开源项目经验者优先，或通过机器学习算法解决过复杂问题。特别欢迎跨界研究者。
- 学术成果： ICML、ICLR、NeurIPS、ACL、CVPR 等顶级学术会议发表过有影响力研究成果的优先
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