岗位职责
- 负责AI Coding场景下大模型能力优化，持续提升AI生成代码的正确性、需求一致性和可维护性；
- 研究并落地Reasoning、Agent、Long Context、Memory、Feedback Learning等前沿技术，提升模型在复杂软件工程场景中的理解、推理与问题解决能力；
- 构建面向需求、业务逻辑、历史代码和工程规范的知识理解与应用能力，提升模型对真实研发场景的认知水平；
- 基于真实开发者反馈构建训练数据与反馈学习体系，推动模型持续学习和能力进化，构建从用户反馈到模型优化的数据飞轮，实现质量能力的持续迭代和规模化提升；
- 探索SFT、DPO、RLHF、RFT等后训练技术在代码质量场景中的应用，持续优化模型效果。
职位要求
- 计算机、人工智能、数学等相关专业，本科及以上学历；
- 扎实的机器学习、深度学习基础，深入理解Transformer、大语言模型训练与推理机制；
- 熟悉PyTorch等深度学习框架，具备较强算法实现与工程能力；
- 熟悉大模型后训练相关技术，对SFT、DPO、RLHF、RFT等至少一个方向有实践经验；
- 具备优秀的问题抽象与创新能力，对AI Coding、Agent和软件工程智能化方向有浓厚兴趣。
