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面向AI應用場景的大模型微調，優(yōu)化PostTraining
（SFT/RM/RL） 算法的訓練效率和實際用戶體驗效果；
2.研究各領域高質量數(shù)據(jù)的自動化合成方法，建設高效的線上數(shù)據(jù)飛輪鏈路；
3.配合產(chǎn)品和工程，探索LLM在創(chuàng)作、教育、金融、代碼等場景下的創(chuàng)新應用。
二、崗位要求
1.本科及以上學歷，計算機、人工智能、數(shù)學等相關專業(yè)（有數(shù)學、編程競賽加分）；
2.多年NLP/深度學習研發(fā)經(jīng)驗，至少1年大模型應用相關實戰(zhàn)經(jīng)驗；
3.深入理解LLM技術棧（如SFT、RM、RLHF、數(shù)據(jù)合成等）；
4.熟悉Python/PyTorch，以及Transformer、MoE等核心網(wǎng)絡架構；具備扎實的代碼能力（Python）；
5.熟練掌握peft、llama factory等微調、訓練工具；
6.在ACL/EMNLP/NeurIPS等頂會發(fā)表LLM相關論文者加分