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工作職責(zé):
1. 大模型研發(fā)與迭代：負(fù)責(zé)語(yǔ)言大模型（LLM）或多模態(tài)大模型（VLM）的預(yù)訓(xùn)練、微調(diào)（SFT/RLHF/DPO）、對(duì)齊（Alignment）及性能優(yōu)化，提升模型在指令遵循、推理、代碼生成等任務(wù)的表現(xiàn)。
2. 探索模型架構(gòu)創(chuàng)新，包括MoE（混合專(zhuān)家）、長(zhǎng)上下文（Long Context）、Scaling Law等前沿方向，推動(dòng)訓(xùn)練效率與效果突破。
673. 前沿技術(shù)研究與應(yīng)用：跟蹤并復(fù)現(xiàn)LLM/VLM領(lǐng)域頂會(huì)成果（如CVPR、NeurIPS、ICLR等），主導(dǎo)開(kāi)源項(xiàng)目貢獻(xiàn)，發(fā)表高水平論文或?qū)＠?br />4. 研發(fā)多模態(tài)對(duì)齊、視頻-語(yǔ)音交互、Agent規(guī)劃等關(guān)鍵技術(shù)，構(gòu)建跨模態(tài)理解與生成能力。
675. 數(shù)據(jù)與訓(xùn)練流程優(yōu)化：設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)配比策略，構(gòu)建高質(zhì)量訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，研究數(shù)據(jù)增強(qiáng)、合成及清洗方法，推動(dòng)Data-Centric閉環(huán)。優(yōu)化從數(shù)據(jù)生產(chǎn)到模型訓(xùn)練的全流程，熟悉Deepspeed、Megatron等分布式訓(xùn)練框架。
676. 模型評(píng)測(cè)與落地支持：開(kāi)發(fā)評(píng)測(cè)工具與平臺(tái)，設(shè)計(jì)細(xì)粒度評(píng)估指標(biāo)，分析模型異常表現(xiàn)并提出改進(jìn)方案。
7. 參與技術(shù)成果轉(zhuǎn)化，支持智能客服、內(nèi)容生成、智能體（Agent）等業(yè)務(wù)場(chǎng)景落地。



任職資格:
1. 67教育背景：碩士及以上學(xué)歷，計(jì)算機(jī)科學(xué)、人工智能、數(shù)學(xué)等相關(guān)專(zhuān)業(yè)，博士?jī)?yōu)先。
2. 67技術(shù)能力：熟練掌握PyTorch/TensorFlow框架，具備CUDA優(yōu)化或大模型訓(xùn)練經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。
3. 扎實(shí)的算法基礎(chǔ)，熟悉Transformer架構(gòu)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RLHF/RLAIF）及多模態(tài)融合技術(shù)。
674. 科研與實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)：以***作者在頂會(huì)（ACL、CVPR等）發(fā)表論文，或在國(guó)際競(jìng)賽（Kaggle、KDD Cup等）中取得前5%排名者優(yōu)先。
5. 具備大模型訓(xùn)練、開(kāi)源項(xiàng)目貢獻(xiàn)、智能體系統(tǒng)開(kāi)發(fā)等經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。
6. 67綜合素質(zhì)：目標(biāo)導(dǎo)向，具備獨(dú)立科研能力與創(chuàng)新思維，能快速定位技術(shù)瓶頸并提出解決方案。
7. 優(yōu)秀的英文讀寫(xiě)能力，擅長(zhǎng)跨團(tuán)隊(duì)協(xié)作，適應(yīng)快節(jié)奏研發(fā)環(huán)境。