岗位描述
你要做的事:
从事强化学习与大语言模型智能体在AIGC的相关研究,包括训练和应用;
设计并实现基于 RL 的智能体系统,包括训练管线、环境交互、奖励模型等核心组件,推动Agent在稳定性、创意性和多样性方面持续提升;
与团队合作,构建完整的 agentic workflow,调研和对比最新的学术成果,不断迭代优化智能体在多任务、多模态场景下的表现;
参与技术预研和项目落地,撰写技术方案与论文,推动团队在 AIGC + RL + LLM 领域的前沿探索;
我们希望你:
在机器学习、人工智能、数理统计等相关专业获得硕士或博士学位;
对大语言模型(LLM)训练、调优和应用有实践经验,了解主流框架(如 Transformers、DeepSpeed 等);
熟悉强化学习原理与常用算法(如 PPO,GRPO等),深度参与过基于LLM的大规模RL训练;
熟悉Agent System优先,包含多智能体写作,任务分配,工具调用,最优路径选择,MCP协议等;
对生成式 AI(尤其是图像生成,如扩散模型、GAN、VAE 等)有兴趣或经验,了解 prompt engineering、Stable Diffusion、ControlNet 等技术者优先;