【REDstar】Dots-大语言模型基础技术研究员

文本大模型团队主要负责小红书大语言模型的端到端全链路自研。主要研究方向包括：

1. 01

   持续探索大语言模型在不同阶段的高效scaling策略；

2. 02

   预训练的关键技术探索： 包括从数据策略（筛选，配比，合成，学习效率的提升）、优化技术、可解释性，到下一代模型结构的设计、long context建模、学习范式探索等；

3. 03

   通用alignment技术探索： 包括大规模RL的探索，持续提升大模型在通用能力、reasoning、长文本、agent、各方向中长尾知识等多个方向的综合能力，支撑更广泛的应用场景；

4. 04

   跟下游的多模态同学一起探索端到端全模态大模型的设计和高效scaling策略。 团队有充足的GPU计算资源，同时跟整个技术社区也有密切合作，开源开放。

1. 01

   本科及以上学历，计算机、数学、物理等相关专业方向优先；

2. 02

   在大规模数据处理、评测、大规模训练、结构设计、优化、对齐、RL等方向的实际经验和差异化想法者优先；

3. 03

   在ICLR/NeurIPS/ICML/TPAMI/CVPR/ICCV等顶级会议或期刊上发表有影响力的学术论文者优先；

4. 04

   有良好的沟通协作能力，责任心强，积极主动，能和团队一起探索新技术，不断推进技术进步。