高级大模型算法工程师

岗位职责
方向一：大模型方向
1、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、优化分布式系统中的训练与推理性能；
3、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）：
1. 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
2. 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
3. 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
4. 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
5. 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

任职要求
方向一：大模型方向
1、计算机科学、人工智能、机器学习等专业方向；
2、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、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、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
1. 硕士及以上学历，计算机、人工智能、数学等相关专业
2. 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
3. 熟悉Agent运行机制， 对Long-horizon、Memory以及主动智能有深入的理解
4. 具备大规模分布式训练或高性能推理优化经验者优先
5. 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. 在ICML/NeurIPS/ICLR/ACL/AAAI等顶会发表论文
2. 有完整的智能体（Agent）系统搭建经历，或高质量开源项目贡献