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職位描述
1、負(fù)責(zé)大模型研發(fā)，主導(dǎo)Code-LLM與邏輯推理大模型的訓(xùn)練創(chuàng)新，攻克NL2Code、復(fù)雜推理鏈生成等技術(shù)難點(diǎn)，推進(jìn)LLM Test-Time Compute、Parameter-Efficient Finetuning等技術(shù)落地實(shí)踐；
2、推動(dòng)大模型應(yīng)用落地，探索包括RAG-QA機(jī)器人、數(shù)據(jù)洞察機(jī)器人等在真實(shí)場(chǎng)景的應(yīng)用價(jià)值，并基于評(píng)估體系實(shí)現(xiàn)應(yīng)用效果的持續(xù)迭代；
3、跟進(jìn)開(kāi)源SOTA大模型，探索大模型Scaling law并實(shí)踐開(kāi)源大模型在數(shù)據(jù)智能領(lǐng)域的Post-Training，沉淀技術(shù)專利。
數(shù)據(jù)增強(qiáng)算法優(yōu)化，優(yōu)化預(yù)訓(xùn)練/SFT/RLHF階段的數(shù)據(jù)合成算法，提升訓(xùn)練數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、多樣性和領(lǐng)域適配性；
職位要求
1、碩士研究生及以上學(xué)歷，計(jì)算機(jī)科學(xué)/人工智能/應(yīng)用數(shù)學(xué)等相關(guān)專業(yè)，頂會(huì)(ACL/NeurIPS/ICML/EMNLP/ICLR )論文或競(jìng)賽獲獎(jiǎng)?wù)邇?yōu)先；
2、扎實(shí)的深度學(xué)習(xí)技術(shù)基礎(chǔ)，熟悉深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練框架（PyTorch/Huggingface等），了解常見(jiàn)大語(yǔ)言模型、Embedding架構(gòu)和訓(xùn)練方法優(yōu)先；
3、優(yōu)秀的問(wèn)題分析解決能力，以及良好的溝通協(xié)作能力，能和團(tuán)隊(duì)一起探索新技術(shù)。