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工作職責:
1. 大模型研發與迭代：負責語言大模型（LLM）或多模態大模型（VLM）的預訓練、微調（SFT/RLHF/DPO）、對齊（Alignment）及性能優化，提升模型在指令遵循、推理、代碼生成等任務的表現。
2. 探索模型架構創新，包括MoE（混合專家）、長上下文（Long Context）、Scaling Law等前沿方向，推動訓練效率與效果突破。
673. 前沿技術研究與應用：跟蹤并復現LLM/VLM領域頂會成果（如CVPR、NeurIPS、ICLR等），主導開源項目貢獻，發表高水平論文或專利。
4. 研發多模態對齊、視頻-語音交互、Agent規劃等關鍵技術，構建跨模態理解與生成能力。
675. 數據與訓練流程優化：設計數據配比策略，構建高質量訓練數據集，研究數據增強、合成及清洗方法，推動Data-Centric閉環。優化從數據生產到模型訓練的全流程，熟悉Deepspeed、Megatron等分布式訓練框架。
676. 模型評測與落地支持：開發評測工具與平臺，設計細粒度評估指標，分析模型異常表現并提出改進方案。
7. 參與技術成果轉化，支持智能客服、內容生成、智能體（Agent）等業務場景落地。



任職資格:
1. 67教育背景：碩士及以上學歷，計算機科學、人工智能、數學等相關專業，博士優先。
2. 67技術能力：熟練掌握PyTorch/TensorFlow框架，具備CUDA優化或大模型訓練經驗者優先。
3. 扎實的算法基礎，熟悉Transformer架構、強化學習（RLHF/RLAIF）及多模態融合技術。
674. 科研與實踐經驗：以***作者在頂會（ACL、CVPR等）發表論文，或在國際競賽（Kaggle、KDD Cup等）中取得前5%排名者優先。
5. 具備大模型訓練、開源項目貢獻、智能體系統開發等經驗者優先。
6. 67綜合素質：目標導向，具備獨立科研能力與創新思維，能快速定位技術瓶頸并提出解決方案。
7. 優秀的英文讀寫能力，擅長跨團隊協作，適應快節奏研發環境。