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大语言模型（LLM）算法实习生

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岗位职责

  1. 参与大规模MoE模型的持续预训练（CPT）：数据清洗与混合策略、训练调优与结果分析
  2. 参与RLVR/RLAIF强化学习训练流程：数据构建、reward shaping、训练调优
  3. 参与多语种机器翻译(MT)方向：语料处理、模型微调、评测
  4. 参与Long horizon agentic RL（长程智能体强化学习）方向：搭建复杂交互环境与任务流、多步骤推理轨迹（Trajectory）收集、Reward设计与策略网络优化
  5. 编写实验脚本、构建评测工具，支持模型上线前的质量验证

职位要求

  1. 深度学习基础扎实，熟悉当前主流LLM架构
  2. 熟悉常见大模型训练框架(Megatron/DeepSpeed/Verl)
  3. 有LLM相关项目经验：CPT、SFT、RL 任意方向即可
  4. 有阅读论文与复现能力，能快速上手实验
  5. 良好的自我学习能力和独立思考能力
  6. 全日制统招在校生，2027届及以后毕业 加分项：
  7. 有相关领域顶会论文，或拥有影响力工作
  8. 有自己的LLM项目
  9. 有机器翻译(MT)经验
  10. 有 Agent RL相关的训练经验，或 harness engineering 经验

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