理想汽车基座模型-大模型算法工程师-基座及后训练算法-北京
校招全职算法地点：北京状态：招聘
任职要求
1.硕士及以上学历，NLP、多模态、计算机等相关专业，紧跟行业及学界进展； 2.扎实的算法基础，熟悉预训练、后训练、智能体、RL、模型架构设计与优化、对技术探索、开发及应用有热情； 3.熟悉Python编程语言，熟悉PyTorch深度学习框架并有实际项目经验； 具备以下条件优先： 1.在NeurlPS/ICLR/ICML/ACL/EMNLP/CVPR/ICCV等会议或期刊上发表过论文者优先。 2.获得过国际或国内重要赛事奖项者优先。 3.有LLM、VLM、VLA架构优化以及Scaling Law相关经历者优先。
工作职责
1.负责VLA基座大模型的架构设计与优化，包括但不限于MoE、MoD、稀疏注意力机制、快慢双系统以及多模态架构设计等 2. 负责VLA训练范式探索，包括但不限于预训练、RL等 3. 负责VLA基座大模型的Scaling Law建设 4. 负责MindVLA后训练算法研究和落地，研究面向L3 Agent的后训练范式，包括监督微调、通用强化学习、智能体强化学习等技术； 5. 参与下一代VLA基座模型的探索与创新研究，打造技术影响力。
包括英文材料
学历+
NLP+
https://www.youtube.com/watch?v=fNxaJsNG3-s&list=PLQY2H8rRoyvzDbLUZkbudP-MFQZwNmU4S
Welcome to Zero to Hero for Natural Language Processing using TensorFlow!
https://www.youtube.com/watch?v=R-AG4-qZs1A&list=PLeo1K3hjS3uuvuAXhYjV2lMEShq2UYSwX
Natural Language Processing tutorial for beginners series in Python.
https://www.youtube.com/watch?v=rmVRLeJRkl4&list=PLoROMvodv4rMFqRtEuo6SGjY4XbRIVRd4
The foundations of the effective modern methods for deep learning applied to NLP.
算法+
https://roadmap.sh/datastructures-and-algorithms
Step by step guide to learn Data Structures and Algorithms in 2025
https://www.hellointerview.com/learn/code
A visual guide to the most important patterns and approaches for the coding interview.
https://www.w3schools.com/dsa/
智能体+
https://learn.microsoft.com/en-us/shows/ai-agents-for-beginners/
In this 10-lesson course we take you from concept to code while covering the fundamentals of building AI agents.
https://www.ibm.com/think/ai-agents
Your one-stop resource for gaining in-depth knowledge and hands-on applications of AI agents.
系统设计+
https://roadmap.sh/system-design
Everything you need to know about designing large scale systems.
https://www.youtube.com/watch?v=F2FmTdLtb_4
This complete system design tutorial covers scalability, reliability, data handling, and high-level architecture with clear explanations, real-world examples, and practical strategies.
Python+
https://liaoxuefeng.com/books/python/introduction/index.html
中文，免费，零起点，完整示例，基于最新的Python 3版本。
https://www.learnpython.org/
a free interactive Python tutorial for people who want to learn Python, fast.
https://www.youtube.com/watch?v=K5KVEU3aaeQ
Master Python from scratch 🚀 No fluff—just clear, practical coding skills to kickstart your journey!
https://www.youtube.com/watch?v=rfscVS0vtbw
This course will give you a full introduction into all of the core concepts in python.
PyTorch+
https://datawhalechina.github.io/thorough-pytorch/
PyTorch是利用深度学习进行数据科学研究的重要工具，在灵活性、可读性和性能上都具备相当的优势，近年来已成为学术界实现深度学习算法最常用的框架。
https://www.youtube.com/watch?v=V_xro1bcAuA
Learn PyTorch for deep learning in this comprehensive course for beginners. PyTorch is a machine learning framework written in Python.
深度学习+
https://d2l.ai/
Interactive deep learning book with code, math, and discussions.
ICLR+
https://iclr.cc/
ICML+
https://icml.cc/
CVPR+
https://cvpr.thecvf.com/
ICCV+
https://iccv.thecvf.com/
ICCV is the premier international computer vision event comprising the main conference and several co-located workshops and tutorials.
大模型+
https://www.youtube.com/watch?v=xZDB1naRUlk
You will build projects with LLMs that will enable you to create dynamic interfaces, interact with vast amounts of text data, and even empower LLMs with the capability to browse the internet for research papers.
https://www.youtube.com/watch?v=zjkBMFhNj_g
相关职位
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参与快手大语言/多模态基座模型、业务应用的研发，工作内容包括： 1、深度参与多模态/大语言模型训练全链路开发，包括数据、预训练、后训练全流程优化; 2、设计和优化分布式训练框架，通过混合并行，通信计算overlap、低精度训练等方法解决超长序列、超大规模moe场景下的训练效率问题； 3、参与通用高性能RL框架的开发和优化； 4、算法工程co-design，探索最优的训练范式。
更新于 2025-07-17
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1.多模态端到端大模型架构探索，包括多模态编码器、多模态离散tokenizer、理解与生成统一模型架构、VLA模型架构研发、稀疏注意力高效推理架构设计等 2. 多模态端到端大模型训练范式研究，包括预训练、后训练、强化学习提升模型能力，建设自动推理、自动任务规划、工具调用的Agent能力，以及提升多模态生成和行动生成的端到端生成效果 3. 负责多模态端到端大模型的Scaling Law建设 4. 参与多模态端到端模型的探索与创新研究，打造技术影响力。
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-建设在重点应用场景效果领先的VL视觉理解大模型 -研究持续预训练（CPT）及退火训练技术，通过高质量领域数据增强垂直领域基座模型 -研究垂直领域的奖励规则和奖励模型，通过强化学习后训练，提升基座模型的领域知识推理能力 -研究前沿的文本/多模态模型架构与高效的训练推理技术，在先进模型结构、对齐训练算法、强化学习、推理时scaling、高效奖励模型设计、视觉推理、机制解释等方向深入研究并产出有影响力的结果
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