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职位介绍: 岗位描述：负责为商户提供逐笔较优的国际支付决策。我们正在寻找一位预训练技术专家，在生成式 AI 算法和预训练方向做到突出深度。 - 主导生成式推荐与支付领域大模型的端到端建模与预训练/后训练全链路； - 持续跟踪生成式 AI、LLM、强化学习与高性能系统等领域的最新进展，推动技术创新与顶会论文产出； - 与算法、工程、业务团队紧密协作，将前沿研究快速工程化落地，驱动业务核心指标增长。岗位要求： - 计算机、人工智能或相关专业硕士及以上学历，3年算法或 AI 系统相关研发经验； - 精通 Python 与 PyTorch；扎实的大模型与推荐系统理论基础，能从论文级直接对话到工程落地； - 算法方向：在LLM预训练、后训练对齐闭环上有一线核心经验，熟悉序列建模、生成式排序、SFT/DPO/GRPO、奖励模型、因果推断与反事实评估等关键技术； - 框架方向：在分布式训练（DP/TP/PP/EP、ZeRO、混合精度、NCCL/RDMA）或高性能推理（动态批处理、PagedAttention、量化、投机解码、模型蒸馏）上有深度实践，主流训推框架（DeepSpeed/Megatron-LM 等）有核心模块研发经验； - 在所选方向上具备公认的技术影响力，能独立定义技术路线并解决复杂工程问题。加分项： - 在 KDD、RecSys、WWW、SIGIR、NeurIPS、ICML、ICLR 等顶会发表过相关论文； - 有主流开源框架（Hugging Face Transformers、vLLM、Megatron-LM、ColossalAI 等）的核心贡献经验； - 熟悉 Transformer、MoE 等大模型架构的底层实现与优化技巧。

其他信息: 语言要求：不限; 行业要求：计算机软件

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