深度求索预训练（数据/算法）研究员

任职要求

整体要求
1.对世界有好奇心，对 AGI 有信仰，对研究工作有极高的热情，有自己对模型行为的独特理解。
2.有严谨的科学精神，出色的研究品味，和优秀的逻辑能力。
3.有无私的团队合作精神，认同开放共进的企业文化；善于沟通，大胆质疑，平等开放，有大局观。
预训练算法研究员
1.对算法相关的领域前沿了解深入而全面，有自己的想法和坚信的事情，能够积极地去发现并解决新的问题。
2.精通深度学习，并至少深耕一个方向，对该方向有独立且深入的认知。
3.编程能力出色，善于使用先进 AI 工具提升工作效率。
预训练数据研究员
1.认可数据是全人类的宝贵财富，能够脚踏实地做事。
2.有主见，能够积极地去发现并解决新的问题，…

工作职责

【团队使命】
1.探索智能的本质，持续追求 AGI，通过对算法和数据策略的深入研究，构建更强和更快的模型，并确保其始终服务于全人类的共同利益与福祉。
2.专注于软硬件协同的模型结构创新、高效优化器与训练动力学研究，建立科学的 scaling law 指导规划，攻克训练与推理加速瓶颈，并探索非共识的新型网络架构，持续推动预训练领域的基础理论边界。
3.如何寻找蒙尘的富矿，并淘洗炼制成可用的智能燃料，是一门极难的硬功夫。我们以亿万数据筑就模型智能的坚实底座，更要用普惠的方式，把这份属于全人类的财富，重新还给全人类。
4.致力于搭建真实世界与 AGI 之间的数据桥梁，构建高质量、可追溯、可复现的数据资产，打通从数据治理到智能涌现的确定性路径；建立严谨的数据质量体系与配比策略，通过数据的桥梁将世界知识、任务结构、行为轨迹和反馈信号输送进模型，为模型赋予跨领域理解、推理、规划、工具使用和对齐的能力。
招聘方向【实习/全职】：预训练算法研究方向、预训练数据研究方向


预训练算法研究方向
1.针对实际的问题和瓶颈，软硬件协同地设计强大和高效的模型结构。
2.设计高性能和鲁棒的优化器，研究模型训练过程中的动力学和稳定性问题。
3.建立科学的 scaling law，对模型的 scaling 行为建立认知，并进行合理的预测和规划。
4.研究各种训练和推理加速算法。
5.探索开拓性的新型模型结构和训练方法。
6.保持对领域前沿的学习和跟进，持续推动和预训练相关的基础研究。

预训练数据研究方向
1.持续搭建和改进现有的数据生产管线，与数据上下游保持紧密合作。
2.设计和建立科学、严谨、能落地的数据治理体系，持续优化数据配比与筛选策略。
3.通过数据实验持续挖掘已有不足并补齐，建立数据与智能之间的纽带。
4.构建多维度模型评估体系（自动+人工），覆盖通用能力及垂直场景。
5.研究数据的合成与 scaling 行为。
6.垂类数据研究：多模态数据、agent 数据、用户反馈数据、高质量学术数据等。
7.保持对领域前沿的学习和跟进，持续推动和预训练相关的基础研究。