岗位职责
- 数据增强算法优化，优化预训练/SFT/RLHF阶段的数据合成算法，提升训练数据的准确性、多样性和领域适配性；
- 支持大模型研发，参与Code-LLM与逻辑推理大模型的训练创新，攻克NL2Code、复杂推理链生成等技术难点，推进LLMTest-TimeCompute、Parameter-EfficientFinetuning等技术落地实践；
- 推动大模型应用落地，探索包括RAG-QA机器人、数据洞察机器人、 AICoding等在真实场景的应用价值，并基于评估体系实现应用效果的持续迭代；
- 跟进开源SOTA大模型，探索大模型ScalingLaw并实践开源大模型在数据智能领域的Post-Training，沉淀技术专利。
职位要求
- 硕士及以上学位，计算机科学/人工智能/应用数学等相关专业，顶会（ACL/NeurIPS/ICML/EMNLP/ICLR）论文或竞赛获奖者优先；
- 扎实的深度学习技术基础，熟悉深度学习训练框架（PyTorch/Huggingface）等，了解常见大语言模型、Embedding架构和训练方法优先；
- 优秀的问题分析解决能力，以及良好的沟通协作能力，能和团队一起探索新技术。
