搜狐大模型算法研究员
任职要求
1.学历要求：计算机科学、人工智能、数学、自动化、电子信息、信息安全或相关专业，研究生及以上学历； 2.基础知识：具备扎实的机器学习/深度学习理论基础，熟悉自然语言处理（NLP）基本任务（如文本分类、生成、理解等）； 3.实践经验：有大模型相关项目经验者优先，包括但不限于模型微调（Fine-tuning、LoRA等）、部署、Prompt设计、RAG或Agent开发； 4.编程能力…
工作职责
1.模型开发与优化：参与大语言模型（LLM）的二次开发与性能优化，支持模型在具体业务场景中的微调、部署与落地； 2.前沿技术研究：跟踪并探索大模型相关前沿技术，包括但不限于复杂推理、可控生成、工具调用、自主规划、Agent、RAG、Prompt工程等，参与构建公司关键场景的技术壁垒； 3.数据处理与评测体系建设：参与大模型数据的获取、清洗、构建与质量评估工作；协助设计模型评测体系，通过实验和数据分析推动模型持续迭代； 4.平台与系统研发：参与大模型应用系统和智能Agent系统的设计与开发，提升模型的工程化效率和业务应用能力。
1.研究实现AGI的关键能力，通过技术愿景驱动研究工作。负责大语言模型和多模态大模型的训练和优化（包括预规划、后训练等）长期课题的研究，提升大语言模型的能力，并在广泛业务场景中产生价值。 2.负责LLM训练相关的工作，包括后预训练、Instruction Tuning以及强化学习等； 3.深入参与数据及评估体系建设、大规模训练、指令微调、偏好对齐、模型优化等关键工作； 4.探索大模型底层技术突破，深入大模型基础架构前沿研究（如MoE、注意力机制、x等），探索新型架构和技术创新。
1.研究实现AGI的关键能力，通过技术愿景驱动研究工作。负责大语言模型和多模态大模型的训练和优化（包括预规划、后训练等）长期课题的研究，提升大语言模型的能力，并在广泛业务场景中产生价值。 2.负责LLM训练相关的工作，包括后预训练、Instruction Tuning以及强化学习等； 3.深入参与数据及评估体系建设、大规模训练、指令微调、偏好对齐、模型优化等关键工作； 4.探索大模型底层技术突破，深入大模型基础架构前沿研究（如MoE、注意力机制、x等），探索新型架构和技术创新。
1、负责大模型（LLM/MLLM）构建与优化，针对业务问题开展算法调优； 2、探索多模态、RL scaling、高效推理、数据合成、Agent等研究与应用，并结合实际场景推动算法产品化； 3、与产品、工程团队协作，推动算法在真实业务场景中应用，实现从模型到服务的闭环。
1.研究实现AGI的关键能力，通过技术愿景驱动研究工作。负责大语言模型和多模态大模型的训练和优化（包括预规划、后训练等）长期课题的研究，提升大语言模型的能力，并在广泛业务场景中产生价值。 2.负责LLM训练相关的工作，包括后预训练、Instruction Tuning以及强化学习等； 3.深入参与数据及评估体系建设、大规模训练、指令微调、偏好对齐、模型优化等关键工作； 4.探索大模型底层技术突破，深入大模型基础架构前沿研究（如MoE、注意力机制、x等），探索新型架构和技术创新。