大模型算法工程师-Code方向

我们致力于提升大模型在代码领域的核心能力，让模型更好地理解、生成和分析代码，并通过执行、验证与环境交互解决复杂问题。你将参与代码方向的后训练研发，探索高质量数据、强化学习与反馈驱动的训练方法，持续拓展模型的能力边界。你将负责：

1. 01

   研发面向代码能力的后训练方法，提升模型在代码理解、生成、推理、调试与验证等任务中的表现。

2. 02

   面向复杂代码任务构建训练数据与交互环境，探索高质量数据合成、任务生成与难度控制方法。

3. 03

   研究基于执行结果、工具调用及环境反馈的强化学习方法，优化奖励机制与训练策略，提升模型解决复杂问题的能力。

4. 04

   探索反馈驱动的迭代学习机制，提升模型发现问题、验证方案和持续改进的能力。

5. 05

   建立代码能力评测与错误分析体系，定位能力瓶颈，推动数据、训练与评测的闭环迭代。

1. 01

   有强烈的技术追求和和热情，真的想要用技术给现实世界带来改变；

2. 02

   具备优秀的研究素养和创新能力，在国际顶会或期刊发表过高质量论文，在模型后训练、强化学习、代码智能或相关方向有研究或实践经验。；

3. 03

   有良好的工程和动手能力，能够广泛利用各种工具解决问题，主导或者参与过有影响力的大规模机器学习项目；

4. 04

   具备良好的研究判断力和探索精神，能够通过严谨实验推动模型能力提升。

【加分项】

1. 01

   有大规模分布式训练相关经验、在理解算法原理的同时，也掌握实现细节；

2. 02

   有ACM/NOI/超算等各类竞赛获奖经历者；

3. 03

   在相关领域有高质量研究成果或开源贡献。