岗位职责

面向基座模型、领域模型、应用系统与智能体，研究如何将不断涌现的智能能力转化为可测量、可复现的科学问题。
依托金融等高复杂度、高可信要求的真实场景，构建随模型与任务共同演进的动态评测与诊断方法，识别能力边界、失效模式及其成因，并将真实世界反馈转化为模型训练与系统演进的信号。

职位要求

跨团队协作 * 与金融领域研究员深度合作，定义金融行业模型能力的评估体系和模型优化目标。
大规模评测体系构建 * 设计支撑万亿参数、百万亿 token 规模训练的评测框架与流水线； * 结合分布式训练体系（TP / PP / SP / EP / CP），排查评测结果中的系统性噪声与偏差； * 建立模型能力的定量评估框架，支撑架构 / 超参 / 数据 scaling laws 的验证。
评测与训练系统协同 * 深入 Megatron / DeepSpeed / FSDP 等框架底层，理解训练过程对评测结果的潜在影响； * 结合 CUDA / NCCL 通信优化原理，定位评测流程中的性能瓶颈并推动优化； * 与系统团队协作，完成评测系统与训练系统的架构级 co-design，确保评测结果的可信度。
能力边界的定量刻画 * 从算法目标反推评测指标设计，构建能反映深度思考、长程推理、Agentic 执行等能力的评测方法； * 对 scaling law 与系统瓶颈保持直觉判断，识别评测数据中的异常信号； * 支撑 mid-training、能力迁移机制等阶段的效果验证。
后训练与强化学习效果评估 * 构建针对 SFT / RLVR / Agentic RL / RLHF / distillation 等后训练范式的评测方案； * 设计""正确性 × 过程质量 × 信息密度""复合维度下的评测指标体系； * 评估 reasoning 与 tool-use 协同能力，支撑周级别长程工作能力的验证。