主要职责
1. 大模型对齐技术研发
- 探索开发高效的数据生成方案
- 构建通用大模型的指令数据防范
- 创新微调技术，提升模型在开放式场景下的能力
2. 大模型评测体系创新
- 构建涵盖知识推理、复杂问题解决、创造性思维等维度的评估框架，覆盖模型的各项核心能力
- 研发基于模型的新型评测方法（LLM-as-a-Judge等）
- 建立具有行业公信力的多模态评测基准（Benchmark）
3. 前沿算法研究
- 攻克模型涌现能力产生的机理问题
- 分析和提升模型在逻辑推理、代码生成等复杂任务的表现
- 探索模型在复杂工具使用、多智能体协作等场景下的能力评估和能力提升
4. 学术研究与技术交流
- 撰写高质量学术论文，在顶级会议/期刊发表研究成果
- 参与制定国家/国际技术标准
- 参与学术交流活动，跟踪研究前沿动态

岗位要求
1. 基本资质
- 人工智能/计算机科学/应用数学/自动化/电子信息等相关领域博士学位（含应届）
2. 技术能力
- 精通PyTorch框架与分布式训练
- 熟练掌握Python/C++中的一种或多种
- 深入理解Transformer架构及主流大模型技术路线
- 具备机器学习、强化学习、概率建模等领域的数学基础
- 有Megatron-LM/DeepSpeed/veRL/xTuner/OpenRLHF等框架经验者优先
- 有大型开源项目的开发经验优先
3. 研究能力
- 具备独立设计实验方案与结果分析能力
- 熟悉大模型SFT/RLHF/评测全流程技术细节
- 在人工智能、自然语言处理、多模态、计算机视觉或机器学习领域以第一作者或通讯作者发表过多篇学术论文
4. 综合素质
- 有良好的英文读写能力和扎实的数学基础
- 突出的学习能力与技术敏锐度
- 优秀的跨团队协作与技术沟通能力
- 责任心强，积极主动，有良好的沟通能力和团队合作能力；