大模型平台算法工程师（深圳/北京/上海）

1.负责大模型全模态从训练到推理部署的全流程工作，在机器学习平台上引入并优化前沿算法和技术，以推动工程与模型性能的提升和业务的落地。专注于以下一个或多个方向：；
2.训练数据构建与优化：开发自动化工具和智能算法，以优化多源数据的获取、清洗、配比和合成，提升训练数据的质量和效率；
3.模型训练与优化：设计和实现训练流程自动化工具，包括超参数优化、训练早停策略、模型选择等，以提高训练效率和模型性能；
4.强化学习与后训练优化：研究和应用强化学习算法，包括异步方法、长思考推理模型训练等，以提升模型的样本效率和稳定性；
5.Agentic RL应用：利用Tool-integrated Reasoning等技术解决复杂业务问题，搭建适用于不同场景的Agentic RL框架。

1.领域经验：需具备大模型相关领域的经验，特别是在算法设计和工程实现方面有深入研究和实践经历；
2.技术能力：具备扎实的机器学习理论基础，熟悉深度学习框架（如PyTorch），有分布式训练经验（如DeepSpeed、Megatron等）者优先；
3.创新与学习：对大模型技术充满热情，具备持续学习和实践前沿方法的能力，能够在实际项目中创新和改进现有技术；
4.教育背景：计算机科学、机器学习、深度学习、统计学、应用数学等相关专业的硕士及以上学历；
5.学术与实践：有在高水平国际会议或学术期刊发表相关论文，或有高水平竞赛获奖经历者优先。。加分项：