资深大模型算法工程师
10-15k
杭州
5-10年
博士
招1人
7月9日更新
猎头顾问
· 上海谈聘网络科技有限公司
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- 职位介绍
- 岗位职责：
1.围绕既定的大模型发展方向，结合业务场景和行业公开趋势，主动发掘值得推进的细分能力方向，自主定义评测维度、能力需求和迭代重点。
深入分析模型在真实任务中的表现，持续挖掘失败模式、典型弱点和问题根因，形成可复用的分析方法和判断框架。
2.结合模型问题与优化目标，定义高质量评测集、训练数据集和验证集的建设标准，明确什么是好数据、什么样的数据真正有助于能力提升。
围绕重点问题设计并推动小规模验证，包括数据方案验证、小模型微调验证和对照实验，判断优化方向是否有效。
3.参与并推动大模型训练验证工作，针对训练数据配比、训练策略、超参设置等关键变量设计验证实验，通过小规模训练或对照实验快速验证假设，沉淀可复用的训练验证方法论。
4.开展前沿方向探索，跟踪并复现业界训练、对齐、评测等方面的新方法新技术，结合自身业务场景判断其适用性，推动从探索验证到规模化落地的转化，输出阶段性分析结论、验证结果和策略建议，形成结构化报告，推动评测、数据和优化闭环持续迭代。
任职要求：
1.具备实际参与大模型训练项目经验，至少独立或作为核心成员经历过大模型预训练（Pretrain）、继续预训练（Continue Pretrain）、SFT 或 RLHF/DPO 等训练项目的流程。
2.熟悉主流大模型训练框架（如 Megatron-LM、DeepSpeed、Megatron-Core、FSDP、veRL/OpenRLHF 等中的至少一种），具备分布式训练、多卡/多机训练的实际落地经验，了解训练过程中常见的稳定性、收敛性和资源效率问题及其调优手段。
3.有机器学习、大模型、数据分析或相关方向经验，对模型评测、数据构建和实验验证有基本理解。
4.具备较强的问题分析能力，能够从模型结果中发现问题，挖掘失败模式，并对问题进行初步归因。
5.具备一定数据判断能力，对高质量数据有基本感觉，愿意参与数据标准定义和数据集建设。
有主动性和自驱力，能够在相对开放的问题空间中自主发现值得推进的问题和方向。
6.具备基本实验意识，能够通过小规模实验、微调或对照验证支持判断。
能清晰输出分析结论和验证结果，有较好的书面表达和汇报能力。
熟悉 Python 或常用数据处理工具者优先。
加分项：
1.有 LLM、多模态、SFT、模型评测、数据策略或错误分析相关经验。
2.有 agent 方向经验加分，包括任务拆解、工具调用、轨迹分析、失败归因、长链路评测等。
3.有真实业务场景下评测集、验证集或高质量数据建设经验。
4.有从零到一搭建训练数据 pipeline、训练流程或训练基础设施的经验，或主导过大规模训练任务的调度与优化。
- 其他信息
- 语言要求：不限
- 行业要求：互联网
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