蔚来提前批-算法工程师
任职要求
学历背景:统计学、数学、计算机科学、数据科学、工业工程、运筹学等相关专业,硕士及以上学历 理论基础:扎实的概率论与数理统计基础,熟悉常见的统计检验方法(假设检验、回归分析、时间序列分析等);理解主流机器学习算法(决策树、随机森林、XGBoost、聚类等)的原理与适用场景 工程能力:熟练使用 Python 及其数据分析栈(NumPy、Pandas、Scikit-learn、Matplotlib/Seaborn);具备 SQL 数据提取与处理能力;了解至少一种深度学习框架(PyTorch 或 TensorFl…
工作职责
数据分析与洞察提取 从原始运营数据和结构化数据中提取关键洞察,回答业务提出的分析问题 构建可复用的数据分析工作流,形成标准化的分析范式 撰写分析报告,清晰呈现数据发现与业务建议 建模与算法开发 参与统计建模与机器学习算法的设计、开发与验证 方向包括但不限于:用户行为预测、时序需求预测、定价优化模型、用户画像分析、异常检测 建立模型性能评估体系,监控模型在生产环境中的表现 数据产品化 将分析方法和模型封装为可持续运行的数据产品 与仿真工程师协作,为仿真系统提供数据输入与验证基准 在资源受限的生产环境中部署轻量化数据模型 跨团队协作 与产品、运营、仿真等角色密切配合,理解业务需求并转化为数据任务 主动汇报分析目标、方法与进展,确保数据工作与业务方向对齐 参与分析方法论的讨论与评审,逐步建立独立的技术判断力
1. 负责语音多模态训推框架的系统设计、适配与极致优化,深入定制开发主流分布式强化学习框架(如 vLLM, VERL 等) 2. 针对音频/多模态场景特征,确保系统的高可扩展性与稳定性。 3. 协同研究团队,进行算法与系统的联合优化,深度参与超大规模训练方案的调研和落地
1. 参与研究最前沿的AIGC技术,探索其在游戏研发管线中的应用,把技术转化为优化游戏生产和升级玩家体验的实际解决方案。 2. 基于高质量数据集,参与图像编辑、图像生成后训练、贴图生成、视频生成等相关研发,优化游戏美术生产流程的品质表现和生产效率。 3. 参与VLM多模态算法研发,包括图像/视频/3D内容理解与质量评价的多模态模型训练与优化,提高AIGC Agent的基座模型能力,探索AI在数据管理、资产验收和游戏测试中的实际应用。 4. 参与音频驱动动作生成、动作补间、视频动捕等模型的训练,探索AI在游戏演出中的生产应用。 5. 参与AIGC Agent和游戏生产工具研发,将模型能力接入实际工作流程,帮助美术、TA、程序、策划等团队更高效地完成内容制作、检查和迭代。
1、面向代码智能体能力构建评测体系,覆盖代码库理解、Issue 修复、跨文件修改、测试生成、调试定位、命令执行、工具调用和多步任务完成等场景。 2、设计 Repo-level 和 Agent-level 评测集,评估模型在真实软件工程任务中的任务完成率、测试通过率、修改质量、鲁棒性和执行效率。 3、分析 Code Agent 在复杂任务中的失败模式,包括错误定位失败、上下文遗漏、工具调用错误、无效修改、测试误判、循环修复等问题。 4、建立从评测结果到训练数据和 Post-training 策略的反馈闭环,通过 Bad Case 分析指导数据构造、奖励设计和训练策略优化。 5、参与内部 Benchmark、模型能力看板和回归评测系统建设,支持 Code Agent 能力持续迭代。
1、负责面向代码智能体的 Post-training 算法研究与落地,提升模型在真实软件工程任务中的代码理解、任务规划、工具调用、调试修复和多步执行能力。 2、探索 SFT、RLHF、GRPO、OPD 等训练方法,优化模型在代码生成、代码修改、Bug 修复、测试生成、PR Review 等场景中的表现。 3、构建 Code Agentic 训练闭环,包括任务分解、代码库检索、文件编辑、命令执行、测试反馈、错误诊断、反思修复等多轮轨迹数据的建模与优化。 4、负责高质量代码智能体数据建设,包括真实 Issue / PR 数据、Repo-level 任务、Agent 交互轨迹、失败案例、合成任务、执行反馈数据和偏好数据的治理与混合策略。 5、研究面向代码仓库的长上下文与记忆机制,提升模型在大型代码库中的定位、检索、依赖理解、跨文件修改和长期任务保持能力。