LLM算法工程师

岗位概述

围绕大语言模型与智能体的能力提升，开展后训练研究与实验。结合数据策略、训练方法和模型评测，定位影响任务表现的问题，并推动研究成果用于实际产品。

岗位职责

研究和优化大语言模型后训练方法与训练方案，围绕目标任务设计实验，提升模型表现与泛化能力。 构建和迭代训练数据，结合能力目标与实验结果调整数据质量、分布和使用策略。 设计基准测试与评测方法，覆盖目标能力和实际使用场景，为不同训练方案提供可比较的依据 分析模型行为和典型失败案例，提出改进假设，通过训练实验验证，并记录结果与适用条件。 与产品、工程及模型合作团队协作，将应用反馈纳入数据、训练和评测迭代，跟进实际任务效果。

任职要求

具备扎实的机器学习与大语言模型基础，有大规模的基础模型训练或后训练的研究与实践经验，熟悉监督微调、强化学习或偏好优化等方法。 熟悉主流深度学习框架，能够独立搭建实验、分析训练结果并定位问题。 理解数据、训练方法与模型表现之间的关系，能够结合评测结果和实际场景制定优化策略。 持续跟进相关研究，具备独立研究判断，能够从开放问题中提出可检验的假设，并通过严谨实验验证。