理想汽车基座模型-大模型算法工程师-北京/杭州
任职要求
1. 计算机视觉、机器视觉、机器学习、自然语言处理、语音信号处理等相关专业硕士、博士研究生； 2. 熟悉传统机器学习基础理论，熟练掌握Kaldi, TensorFlow, Pytorch等社区开源工具中的一种及以上； 3. 熟练C/C++，Python…
工作职责
1.负责多模态融合算法、多模态大语言模型的技术探索和创新； 2. 负责大语言模型以及多模态大模型的预训练、精调等研发及落地； 3. 探索Agent在复杂任务中的应用,实现基于LLM的复杂任务在软件研发领域场景的应用落地。
1. 参与研发多模态模型等下一代人工智能核心技术； 2. 关注和推进技术在业务场景中的广泛应用，包括但不限于语言、音乐、语音、音频的生成与理解等； 3. 深入调研和关注音频/NLP/多模态等方向的前沿技术。
1. 负责大语言模型以及多模态大模型的预训练、精调等研发及落地； 2. 负责大模型智能体记忆、规划、工具、RAG能力的研发以及大模型应用的研发。
1. 参与语音生成类大模型技术的研发，比如语音合成、音乐生成、端到端语音对话等； 2. 改进和优化语音大模型基座，持续创新和迭代算法解决业务问题； 3. 调研并探索语音方向前沿算法，不断提升现有算法的推理效率与合成质量。
团队主要负责蚂蚁集团大语言模型的语料优化，涵盖数据扩源、数据质量提升、合成语料、数据利用方式优化、数学/代码/推理/对话能力提升等多个方向。我们致力于通过数据驱动的方式打造业界一流的语言基座模型。 1. 负责大语言模型各阶段训练语料的优化工作，包括预训练、后训练、强化学习训练阶段，具体的工作包括体系化地扩展各类型的数据、定义并迭代优化数据质量、建设高效的合成语料技术、优化高质量数据筛选策略、优化数据配比及训练策略等。 2. 负责端到端地优化基座模型的各项关键能力，包括数学、代码、推理、对话等能力，具体工作包括扩展各能力相关的语料、定义并迭代优化数据质量、针对性地合成相关语料、优化高质量数据筛选策略、优化各阶段数据配比及训练策略、优化评测方式等。 3. 负责研发语料优化相关的基础设施，包括研发高效的数据处理算子及链路、构建数据标签体系及标注模型、探索数据与模型效果的关系、设计数据效果评估机制等。 4. 跟踪和研究大模型领域的前沿技术方向，包括但不限于语料优化、预训练和后训练算法、知识增强、数据合成等，推动技术创新并应用到基座模型训练中。