岗位职责
- 负责 Code Agent 大模型的全流程后训练，包括 Mid-Training、SFT、RL 等阶段的设计、实现与迭代，持续突破模型的代码能力边界。
- 构建并优化各训练阶段所需的高质量数据集，涵盖数据清洗、合成、增强与质量评估，为模型优化提供数据底座。
- 深入分析模型行为与输出分布，诊断典型失败模式，通过数据与训练策略的针对性调整，提升代码生成的正确性、可读性与安全性。
- 跟踪并探索前沿 Code Agent 技术，推动研究成果的工程化落地。
- 与产品和工程团队紧密协作，将后训练能力集成到智能编程助理、自动化代码生成系统及任务执行 Agent 等产品中。
职位要求
- 计算机、人工智能、软件工程等相关专业，本科及以上学历。
- 具备扎实的深度学习基础，精通 Transformer 架构及大规模语言模型训练与优化原理。
- 熟练掌握 Python，编码与工程落地能力强；熟悉主流大模型训练框架（如 Megatron、Verl 等）。
- 自驱力强，学习能力出色，能够快速跟进并复现学术界与工业界最新后训练方法，完成系统化工程应用。
- 具备敏锐的数据分析与问题定位能力，能系统性识别模型能力瓶颈，并通过数据构建、清洗、增强及模型评估，持续提升 Code Agent 的准确性与鲁棒性。 加分项
- 有Agent 或 Code Agent 后训练、系统研发的直接经验。
- 具备大规模语言模型数据清洗、合成与质量提升的实战经验。
- 在 ICLR、NeurIPS、ICML、ACL 等顶级学术会议发表过论文，或拥有高质量技术报告/有影响力的开源项目。
