岗位描述
工作职责
1、研究并开发 LLM 与多模态模型的 Post-training 方法,重点提升模型的 Agent 能力与复杂推理能力;
2、设计并实现 Agentic SFT、Agentic CPT、Reasoning RL、Agentic RL 等训练方法,并持续迭代优化;
3、构建大规模 Agent training data,覆盖Coding、 Cyber、Tool Use、回流数据等复杂任务场景;
4、设计并实现 Agent evaluation framework,建立面向复杂任务执行与工具使用场景的能力评估体系。
任职要求
1、计算机科学、人工智能、机器学习或相关领域硕士或博士学位;
2、具备 LLM 后训练经验或RL训练经验,熟悉分布式训练、rollout系统和性能调优;
3、在 NeurIPS、ICML、ICLR、CVPR 等顶级会议发表论文,或参与过有影响力的开源项目。