RSI研究员

岗位职责
构建 AI 自动化研究系统，让 AI 能够自主提出研究方案、编写代码、执行实验、判读结果，并基于结果持续改进后续方案。
搭建系统的知识获取能力：从论文、公开资料等来源自动获取领域知识，并自动复现验证。
搭建系统的实验积累机制：沉淀成功与失败的实验结论，使每一轮搜索都优于上一轮。

岗位要求
五年以上机器学习经验；两年以上模型后训练（SFT、RL 等）经验。
实际开发过具备自我迭代能力的 Agent 系统，且系统经迭代后有显著提升；该系统需长期稳定运行并被实际使用，而非 demo 或小范围测试。
对 RSI 相关算法（如FunSearch、AlphaEvolve等）有深刻认知，有相关方向的研究或工程实践。
具备扎实的基础设施能力：从零搭建过 Agent 系统底座，有大规模数据处理与推理服务的工程经验，而非仅在成熟内部平台上做应用层开发。
有设计评估体系的实战经验，能够识别并防止系统朝"让评分变高"而非"让结论正确"的方向优化。
加分项
有大模型预训练经验。
强化学习在长链路、稀疏奖励或可验证奖励（RLVR）场景中的实践经验。
有量化策略的研发经验，对金融市场有较深的认知。