大语言模型研发工程师

岗位职责：1、设计并实现高效、可扩展的大语言模型持续预训练框架和方法，实现高效的垂域预训练，并避免灾难性遗忘；2、构建高质量、多源异构的预训练与后训练数据集，包括数据清洗、过滤、增强及自动标注策略；3、研发先进的后训练技术，包括但不限于监督微调（SFT）、直接偏好优化（DPO）和on-policy学习（GRPO/On-Policy SFT等），提升模型的指令遵循、安全性与事实一致性；4、优化大规模分布式训练系统（如基于DeepSpeed、Megatron-LM等），提升训练稳定性、吞吐量与资源利用率；5、建立全面的模型评估体系，涵盖通用能力、领域专精、伦理安全、幻觉控制等维度；6、跟踪前沿研究（如MoE、长上下文、推理蒸馏、在线学习等），推动技术创新落地。任职要求：1.计算机、人工智能、数学或相关专业硕士及以上学历；2.精通PyTorch / Transformers / VeRL / LlamaFactory 等大语言模型训练框架，具备大规模模型训练实战经验；3.深入理解Transformer架构及大语言模型训练全流程；4.熟悉分布式训练技术（如ZeRO、FSDP、Pipeline Parallelism）及高性能计算优化；5.具备优秀的工程实现能力与问题解决能力，能独立推进复杂技术项目。