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贝壳大模型算法高阶(J66332)

社招全职智能研发中心地点:北京状态:招聘

任职要求


1. 熟悉大模型的原理,具备精调、强化学习等方面的经验;
2. 熟悉自然语言处理常见算法与模型,具备深度学习技术再NLP领域的应用实践;
3. 具备良好的编程实现能力,熟练掌握pythonpytorch、Transformers等机器学习套件;
4. 具有良好的逻辑思维和问题解决能力,具备强烈的进取心、求知欲,热衷于追求技术创新;
5. 有NLP顶会论文发表的very优先考虑。

工作职责


岗位亮点
1. 团队集前沿技术探索、落地与一身,能够极大的发挥技术价值,未来拥有广阔的前景;
2. 部门业务快速发展,业务落地场景丰富,复杂度高,挑战大,你将拥有快速成长的空间;

工作职责
1. 参与大模型在领域的落地,用LLM洞察分析大规模的数据;
2. 基于大模型、agent思想,研发全新的对话交互项目;
3. 不断探索技术新领域,推动技术能力的沉淀、技术氛围、技术影响力建设;
包括英文材料
大模型+
强化学习+
NLP+
算法+
深度学习+
Python+
PyTorch+
机器学习+
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1. 从flops efficiency角度,对大模型预训练过程进行分析与探索,包括不限于对scaling law的研究,数据的认知实验,MoE等模型架构设计,以及其他工程与算法结合的ml sys相关优化等。 2. 负责原生多模态大模型的构建与预训练,包括各模态分词器设计,合成数据策略,以及跨模态融合训练策略等,提升原生多模态模型在视觉/语音的理解与生成任务上的能力。 3. 进行大模型reasoning能力的相关研究,研究pre-train / test-time compute对于模型推理能力的影响,借助SFT / DPO / self-play等手段,提高模型在代码数学等推理任务上的表现。 4. 通过post-training激发模型在各下游任务上的能力,从而构建具有通用问题解决能力的agent。

更新于 2025-04-27
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1.负责大语言模型(LLM)规划、推理、反思能力的研究,提升大语言模型的高阶推理能力; 2.跟进推理领域的前沿技术,将其应用于混元大模型基座,持续提升大模型的推理能力。

更新于 2025-07-26
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1. 开发通用型具身算法并应用于人形机器人场景任务,具备物体泛化、任务泛化、场景泛化能力; 2. 研究多模态具身大模型,具备视觉、触觉、语言感知和决策能力,控制机器人完成开放世界的物理交互;

更新于 2025-04-28
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