混元大语言模型后训练算法工程师-模型合版方向（北京/深圳）

深度参与混元大模型后训练（包括 SFT、RL ）及模型合版的研发和相关算法策略研究，提升模型泛化性、能力边界和上限；

后训练策略和生产范式的研究，探索更加敏捷、普适和可扩展的训练范式，提升训练和生产效率；

相关前沿后训练技术方向探索，包括但不限于 Reasoning/Agentic 能力增强和 Scaling， RL/OPD 等收敛性和可扩展性研究；

将研究成果转化为实际的模型能力或生产效率，并撰写高水平技术报告或论文，提升技术影响力。

计算机科学、数学、人工智能等相关专业硕士及以上学历，具备良好的数理基础；

具备良好的工程实现能力，熟练使用 PyTroch、Megatraon、vLLM 等常见大模型训练和推理框架；

具备良好的技术视野，深入理解大模型相关技术原理，熟悉大模型 SFT、RL 及 reward 建模等训练范式，对 RL/OPD 等有深入的实践和研究经验；

具备良好的数据 sense 和问题分析能力，作风严谨细致，善于借助大模型及相关工具解决问题和提升效率；

对大模型及相关前沿技术和产品具有极强的热情，具备独立探索前沿技术的能力，有良好的团队协作和沟通能力。 加分项

有主导或参与工业界大规模模型生产和合版经验；

以第一作者身份发表过 NeurIPS、ICML、ICLR、ACL 等论文。