幻方&DeepSeek
预训练（数据/算法）研究员
岗位职责
预训练算法研究方向
针对实际的问题和瓶颈，软硬件协同地设计强大和高效的模型结构。
设计高性能和鲁棒的优化器，研究模型训练过程中的动力学和稳定性问题。
建立科学的 scaling law，对模型的 scaling 行为建立认知，并进行合理的预测和规划。
研究各种训练和推理加速算法。
探索开拓性的新型模型结构和训练方法。
保持对领域前沿的学习和跟进，持续推动和预训练相关的基础研究。 预训练数据研究方向
任职要求
持续搭建和改进现有的数据生产管线，与数据上下游保持紧密合作。
设计和建立科学、严谨、能落地的数据治理体系，持续优化数据配比与筛选策略。
通过数据实验持续挖掘已有不足并补齐，建立数据与智能之间的纽带。
构建多维度模型评估体系（自动+人工），覆盖通用能力及垂直场景。
研究数据的合成与 scaling 行为。
垂类数据研究：多模态数据、agent 数据、用户反馈数据、高质量学术数据等。
保持对领域前沿的学习和跟进，持续推动和预训练相关的基础研究。
【核心要求】 整体要求
对世界有好奇心，对 AGI 有信仰，对研究工作有极高的热情，有自己对模型行为的独特理解。
有严谨的科学精神，出色的研究品味，和优秀的逻辑能力。
有无私的团队合作精神，认同开放共进的企业文化；善于沟通，大胆质疑，平等开放，有大局观。 预训练算法研究员
对算法相关的领域前沿了解深入而全面，有自己的想法和坚信的事情，能够积极地去发现并解决新的问题。
精通深度学习，并至少深耕一个方向，对该方向有独立且深入的认知。
编程能力出色，善于使用先进 AI 工具提升工作效率。 预训练数据研究员
认可数据是全人类的宝贵财富，能够脚踏实地做事。
有主见，能够积极地去发现并解决新的问题，对新方向能独立且快速地建立深入的认知。
熟悉深度学习，编程能力顶尖，善于使用先进 AI 工具提升工作效率。
【加分项】
有代表作（一作引用过 100 的文章，综述文章除外，不要求已发表于期刊或会议）。
竞赛或学习成绩极其优异（NOI/CMO/CPhO 银牌及以上，顶尖高校院系排名前 5%，或其他拥有同等含金量的经历）。
在顶尖 AI 公司或实验室的核心团队有过长期（一年及以上）实习或工作经历，并在此期间作为主要贡献者完成了最终用于主线模型的研究成果。
对模型能力边界有敏锐判断，善于发现模型在真实场景中的短板和失效模式。
有优秀的跨团队沟通能力，能与工程、标注、产品等同事高效协作
信息来自企业官方招聘渠道
OfferSeek 对公开岗位信息进行聚合、去重和结构化整理，最终申请以企业官方页面为准。