高级大模型算法工程师

方向一：大模型方向

1. 01

   负责轻量级大模型预训练，SFT以及后训练算法设计与优化；

2. 02

   优化分布式系统中的训练与推理性能；

3. 03

   对训练出的大模型效果和效率进行合理评估，构造评测体系。 方向二：智能体方向 （任意一项或多项）：

4. 01

   Harness设计：构建具备长期记忆、自主规划、工具调用、多Agent协作能力的智能体系统，覆盖记忆管理、反思机制、技能进化全生命周期

5. 02

   模型后训练：提升模型在长程任务（Long-horizon）中的自主规划、多步推理及决策能力

6. 03

   智能体记忆：负责构建高质量智能体记忆能力，减少幻觉并支持高效终身持续学习

7. 04

   评测与迭代：搭建科学的Agent评测体系，设计覆盖核心场景的评估集，通过数据驱动方式持续优化算法性能

8. 05

   前沿技术落地：跟踪并验证Agentic AI最新范式，跟进真实业务场景落地

方向一：大模型方向

1. 01

   计算机科学、人工智能、机器学习等专业方向；

2. 02

   熟悉大模型训练与推理全流程；对强化学习、多模态领域、推理模型有深度认知；

3. 03

   在高水平国际会议或者学术期刊发表过相关论文，或有高水平竞赛获奖经历；

4. 04

   有相关的实习经历，以及实际训练过大模型的经验者优先。 方向二：智能体方向

5. 01

   硕士及以上学历，计算机、人工智能、数学等相关专业

6. 02

   扎实的强化学习理论基础，熟悉主流RL算法及其实现调优，有Agentic RL实操经历

7. 03

   熟悉Agent运行机制， 对Long-horizon、Memory以及主动智能有深入的理解

8. 04

   具备大规模分布式训练或高性能推理优化经验者优先

9. 05

   良好的沟通协作能力，能与产品、业务团队深度合作

加分项

1. 01

   在ICML/NeurIPS/ICLR/ACL/AAAI等顶会发表论文

2. 02

   有完整的智能体（Agent）系统搭建经历，或高质量开源项目贡献