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微信：18518019493 邮件：641388166@qq.com 所有职位，base北京，上海 Code大模型算法工程师/研究员职位描述岗位职责 1、负责代码预训练数据的合成、清洗、权重分配、来源扩充等一系列工作，持续提高代码预训练、中程训练等阶段的数据质量；负责探究预训练小领域数据的配比和最终效果之间的关系；开发数据合成链路，解决代码模型中的关键问题。 2、负责探究深度推理技术，探究Test-time Compute和模型效果的Scaling laws，参与后训练奖励模型、强化学习算法的一系列优化流程，探究线上代码补全数据到RL过程的数据飞轮。 3、专注于代码强化学习中的奖励模型（Reward Model）的优化和创新；包括和SFT阶段配合解决判别能力较差的场景、探究合成数据进行代码奖励模型的预训练、组织标注人员进行代码奖励模型的标注、Critic的前沿探究、强化学习过程中的可执行代码与单元测试的质量过滤和扩充。职位要求 1、本科及以上学历，计算机、物理、数学、神经科学或相关专业。 2、具备扎实的计算机科学功底和编程能力，熟悉常见算法和数据结构，具有良好的编程习惯。 3、熟悉语言模型的基本技术、模型结构，对AI的未来有信仰和工作热情。 4、工作认真细致，计划性强，具有刨根问底的探究精神，对研发工作中有很强的实事求是的落地信念，追求最终效果而不是盲目追求新颖的方法，对工作内容要较强责任感。加分项： 1、有NOI、ACM竞赛经历者优先；有推荐、搜索领域出色的数据驱动工作者优先； 2、熟悉强化学习相关技术和细节，曾深度参与强化学习项目或语言模型项目； 3、具有较强的工程能力，能迅速熟悉公司内外部平台工具使用，具有主动提升效率的意识。大语言模型post train算法工程师/研究员职位描述【岗位描述】 1、参与通用推理大模型对齐（Alignment）方向的研发工作，涵盖数据循环体系的构建，以及在监督微调（SFT）与强化学习（RL）阶段中对数据使用策略的系统性探究。 2、深入探索对齐阶段（Alignment）的数据与算法在大规模训练中的可扩展性与优化路径。 3、参与构建世界领先的高性能通用推理大模型，在多项客观评测指标中保持行业领先。【任职要求】 1、国内外计算机、数学、人工智能等相关专业的博士或优秀研究生。 2、对数据有一定的敏感度，熟知开源社区各数据渠道源，有数据处理的经验和认知。 2、对大模型相关研究前沿进展比较熟悉，如Reasoning RL、Agent RL等，具有大模型研发经验者优先。 3、有一定的相关研究经历，发表过顶级会议论文者优先，如ICLR,NeurIPS,ICML等。 4、具备扎实的编程基础，有优秀的工程能力，具有NOI、ACM/ICPC等编程竞赛金牌获奖者优先。 5、具备良好的团队协作能力和沟通能力。大模型pre-train算法研究员/工程师【岗位描述】 1、负责Model Architecture的研发、优化和创新，包括Attention、MoE等架构的改进，以及全新架构的探索。 2、负责下一代预训练范式的研究和创新，推动该技术的Scale up。 3、从算法的角度推动大模型训练和推理的低成本化，包括优化器的改进、量化、投机采样等技术。 4、研究通用智能的本质，设计和迭代通用智能的评估和观测方法，从而指导下一代范式的演进。 5、负责大语言基座模型代码、数学、Reasoning能力的提升，系统性的增强模型的能力，实现数据飞轮。【任职要求】 1、有独立研究能力，曾发表机器学习或相关领域的一作论文。 2、具备扎实的编程基础和优秀的工程能力，能够独立实现相关算法和实验。 3、具有大模型领域的实习或科研经验者优先。 4、具备良好的团队协作能力和沟通能力。大模型训练框架职位描述职责： 1、负责大语言模型、多模态模型的预训练和后训练框架研究与开发 2、与公司算法团队深度合作，为大模型进行算法与系统的联合优化 3、进行前瞻性技术调研且进行自主创新，保持公司在大模型系统方面的技术领先地位要求： 1、熟练掌握Linux环境下的C/C++与Python语言； 2、有以下至少一项的背景知识或经验：分布式训练、CUDA算子优化、通信算子、训练或推理框架、在线推理服务、RDMA通信 3、具有独立解决问题的能力，良好的团队合作精神； 4、有强烈的工作责任心，较好的学习能力、沟通能力和自驱力；有良好的工作文档习惯，及时按要求撰写更新工作流程及技术文档。加分项深入研究过至少一种机器学习框架（Tensorflow / PyTorch 或其他框架）或分布式训练框架（Megatron/DeepSpeed/VeRL等）的底层架构和机制；有研究生或博士阶段的计算机系统方向（包含分布式系统，并行计算，网络，存储等）研究背景训练过深度学习模型并进行过算法调优，熟悉强化学习训练过程在顶级会议上发表过论文者优先；深入了解大语言模型相关技术及应用，有 AI 工程落地经验者优先大模型推理优化岗位描述参与分布式大模型推理框架的开发与优化，提升推理性能与吞吐量；针对不同场景的 LLM 请求特点，优化 GPU 计算流程，打造业内领先的高效 LLM 推理引擎；调研并引入前沿机器学习系统技术，推动系统架构的持续优化升级；与算法团队深度合作，探索算法-系统协同优化方案，提升整体推理效率。任职要求计算机、电子、自动化、软件等相关专业，本科及以上在读，能实习 6 个月以上优先；具备操作系统、计算机体系结构等基础知识，对底层性能优化有浓厚兴趣；熟悉SGLang、vLLM、Megatron 等框架，有开源项目贡献或相关经验者优先；熟悉CUDA编程和GPU上性能优化，有Triton、CUTLASS等开发经验者优先；具备良好的沟通能力和团队协作精神。岗位亮点团队技术氛围浓厚，提供充足的GPU计算资源和极具挑战的技术场景，能够快速成长；深入大模型推理优化，有机会参与前沿技术研究。

【社招】【阶跃星辰】大模型算法，AI infra（推理，训练）