MiniMax大模型算法工程师-Midtrain Agentic数据方向-日常实习

工作描述

我们致力于在 Midtrain（中训练）阶段系统地打好大模型的 Agentic 能力基础。目标是让模型在真实场景中更可靠地理解用户意图、规划执行、调用工具，完成长程复杂任务，同时让后训练学得更快、上限更高。你将参与 Midtrain 方向的数据研发：从真实用户信号出发，发现并修复模型的行为缺陷；探索用户数据驱动的轨迹 scaling；建立通用 Agentic 数据的分布配比与质量体系，持续拓展模型的能力边界。你将负责：

1. 基于用户信号发现并修复 bad pattern：从追问、纠正、重试、中断、点踩等真实交互信号中，挖掘模型的典型失败模式（如语言混杂、重复循环、过早宣称完成、工具调用幻觉等）。建立"检测—归因—修复"的完整链路，修复手段包括过滤、loss mask、改写和合成纠正轨迹，并通过训练实验验证修复效果。
2. 用户数据驱动的轨迹 scaling：在符合隐私与合规要求的前提下，以真实用户需求分布为锚点，研究用户数据的清洗、筛选、改写与扩增方法（如基于真实 query 构造任务与环境，规模化合成轨迹），并研究数据规模、多样性与质量如何影响模型能力的 scaling。
3. 通用 …