AI研究员（大模型 / 强化学习 / 多模态方向）(J12742)

关于我们 智慧芽（Patsnap）面向全球企业与科研机构，提供知识产权、研发创新及生命科学领域的数据与AI产品。依托专利、科技文献、化学结构及生物序列等专业数据，我们正在推进大模型与智能体在知识产权、生命科学、工程研发和材料等场景中的应用。 我们期待具有扎实研究积累的博士加入，围绕专业领域模型训练、智能体强化学习与多模态理解，开展兼具学术深度和产品价值的研究。 岗位职责 根据研究专长，重点承担以下一个或多个方向的工作：

1. 01

   大模型训练与能力增强 研发面向专业领域的大模型，开展持续预训练、监督微调、偏好优化及强化学习后训练。围绕专业知识、复杂推理、长上下文理解、跨文档分析和工具使用，设计数据策略、训练目标与评测体系，研究训练稳定性、能力迁移及泛化等关键问题。

2. 02

   智能体与强化学习 面向专利检索与分析、FTO辅助分析、技术问答及科研任务，研究任务规划、工具调用、记忆管理和多智能体协作。设计交互环境、奖励机制与训练闭环，提升智能体在长程任务中的准确性、稳定性和执行效率。

3. 03

   多模态理解与专业知识增强 面向专利附图、化学结构、技术文档等复杂数据，研究跨模态对齐、细粒度视觉理解、结构化解析与多模态推理；探索检索与推理协同、知识增强及合成数据方法，解决专业场景中的数据稀缺与监督不足问题。

4. 04

   研究创新与产品落地 独立识别有价值的研究问题，提出可验证的科学假设，通过对照实验、消融分析和错误归因形成可靠结论。与工程、产品及领域专家协作，推动成果进入真实业务，并沉淀高质量论文、专利、技术报告或开源成果。

1. 01

   博士学历，计算机科学、人工智能、自动化、数学等相关专业；具有扎实AI研究积累的交叉学科博士亦可。

2. 02

   在大模型、强化学习、智能体、多模态或信息检索等至少一个方向具有深入研究，能够独立完成问题定义、方法设计、实验验证与结果分析。

3. 03

   在ICLR、ICML、NeurIPS、ACL、EMNLP、CVPR等高水平会议或同等级期刊发表过有实质贡献的论文，能够深入阐述本人贡献、方法创新、适用边界及失败实验；第一作者或主要贡献者优先。

4. 04

   具备扎实的机器学习、深度学习及优化基础，熟练使用Python、PyTorch，具有模型训练与算法实现经验，能够推进研究方法的复现、改进和落地。

5. 05

   具备独立判断与深入分析能力：能够识别数据偏差、实验混杂因素和评测漏洞，结合理论、训练现象及样本证据解释模型行为，清晰区分事实、假设与推论。

6. 06

   具备良好的技术表达与跨团队协作能力，能够从业务需求中提炼研究问题，并综合考虑算法效果、推理效率与工程成本。 加分项 有大规模模型训练、分布式训练、强化学习训练系统或GPU性能优化经验。 有高质量开源项目、具有影响力的研究成果或完整模型落地经历。 有专利、生命科学、化学、材料等领域的研究或模型研发经验。 有高水平科研机构或科技公司的相关研究经历。 在智慧芽，你可以获得 具有长期研究价值的问题与数据场景。围绕专业知识、跨文档推理、多模态理解和复杂任务执行持续深入，结合专业数据与业务反馈，形成可积累的研究方向。 从研究到产品的完整成果积累。参与问题定义、模型训练、系统验证和产品落地全过程，让研究成果同时接受学术标准与真实用户需求的检验，建立可量化的技术贡献。 向研究骨干与技术负责人发展的空间。从独立承担关键课题出发，逐步拓展至研究方向规划、核心模型能力建设及跨业务技术协作，积累带领复杂研发项目的能力。 学术与产业相结合的职业竞争力。在持续产出研究成果的同时，深入理解知识产权与科研创新场景，形成算法创新、领域理解和规模化落地相结合的专业优势。