岗位职责
-从事大语言模型（LLM）的预训练、后训练（SFT/RLHF）及应用落地算法研究 -探索大模型在推理、代码生成、多轮对话、知识问答等核心能力的提升方法 -结合强化学习、检索增强（RAG）、思维链（CoT）等前沿技术，推动模型能力边界突破 -设计数据策略与评估体系，驱动模型质量持续迭代 -紧跟LLM前沿进展，将学术成果快速转化为工程实践
职位要求
-本科及以上学历，计算机、人工智能、数学、统计学等相关专业优先 -扎实的机器学习与深度学习理论基础，熟悉Transformer架构及主流LLM -熟练掌握Python，有PyTorch/PaddlePaddle等深度学习框架使用经验 -有大模型训练、NLP或相关方向研究/项目经历者优先 -在顶级学术会议（ACL、NeurIPS、ICML等）发表过论文者优先
