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面向AI應(yīng)用場景的大模型微調(diào)，優(yōu)化PostTraining
（SFT/RM/RL） 算法的訓(xùn)練效率和實際用戶體驗效果；
2.研究各領(lǐng)域高質(zhì)量數(shù)據(jù)的自動化合成方法，建設(shè)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(yīng)用。
二、崗位要求
1.本科及以上學(xué)歷，計算機、人工智能、數(shù)學(xué)等相關(guān)專業(yè)（有數(shù)學(xué)、編程競賽加分）；
2.多年NLP/深度學(xué)習(xí)研發(fā)經(jīng)驗，至少1年大模型應(yīng)用相關(guān)實戰(zhàn)經(jīng)驗；
3.深入理解LLM技術(shù)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(luò)架構(gòu)；具備扎實的代碼能力（Python）；
5.熟練掌握peft、llama factory等微調(diào)、訓(xùn)練工具；
6.在ACL/EMNLP/NeurIPS等頂會發(fā)表LLM相關(guān)論文者加分