智能体能力对齐工程师/青年研究员

参与智能体模型的真实场景生产能力与科学能力的训练与能力提升，包括代码生成、任务规划和长时程优化等能力。

参与智能体模型的后训练方法研究与实现，包括 SFT、强化学习、自我改进（Recursive Self-Improvement）等方向。

构建和优化面向 Agent 的训练数据与评测体系，包括高质量轨迹数据、错误修复数据、任务规划数据和多轮交互数据。

参与面向 Auto-Research 的能力提升，负责智能体模型的跨团队协作与交付，并推动在智能体模型上的能力集成。

硕士及以上学历，计算机、人工智能、软件工程、数学、自动化等相关专业优先。

编程基础扎实，熟练使用 Python，熟悉 PyTorch / Transformers 等大模型训练框架。

熟悉大模型基本原理，对 SFT、RLHF、DPO、PPO、GRPO等后训练方法有理解或实践经验。

具备较强的实验能力，能够独立完成实验设计、训练调参、结果分析和问题定位。