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国内知名量化私募基金管理公司，管理资金百亿以上。技术团队 90%毕业于美国常青藤、清北复交等知名院校，核心团队包括海外知名对冲基金优质人才，数学、物理、计算机等领域资深专家，国际顶会论文作者，国际知名数学及计算机竞赛如 CMO、NOI、ACM-ICPC、CPhO、APhO、Kaggle 竞赛高手等。公司地址：北京、上海、深圳感兴趣邮件至：jxiao@hiringby.com 15210750729 大模型算法研究员（LLM）岗位职责 1、研究并实现能够在不同规模模型上通用的优化方法（包括但不限于训练范式、正则化、架构改进、优化器、loss设计、超参优化），验证其在大中小模型上的迁移性与效果； 2、针对超大规模模型，进行系统级性能优化，包括分布式训练策略、访存优化、通信优化和推理加速，提升训练与推理效率与可扩展性； 3、负责数据工程与微调流程的建设与迭代，包括高质量训练数据构建、指令微调、偏好/安全对齐及评估体系设计，提升模型在实际任务中的可靠性与一致性； 4、跟踪前沿研究，评估新技术潜力，推动模型能力边界的拓展并形成可复用的技术沉淀。岗位要求 1、扎实的计算机科学基础，熟练掌握数据结构与算法，具有良好的工程实现能力；精通 Python，熟悉 C/C++ 或其他高性能语言者（如Triton）优先； 2、熟练使用主流深度学习框架，熟悉分布式训练/调试，及常用训练工具链； 3、有大模型训练、推理优化或强化学习实践经验，能独立设计并实施实验以验证假设； 4、良好的沟通协作能力，能和团队一起探索新技术；同时具备较强的问题分析与工程落地能力。加分项 1、在主流会议/期刊（NeurIPS/ICML/ICLR/ACL/CVPR等）发表过相关工作者优先； 2、有主导或参与高影响力项目、系统化工程落地或高质量论文/开源贡献者优先； 3、ACM/ICPC、NOI/IOI、Top Coder等比赛获奖者优先。多模态agent算法专家职位描述 1、基于通用大模型，结合垂类应用场景，进行相关的数据建设、指令微调、偏好对齐、模型优化，升数据合成、模型推理&规划能力，构建全面客观准确的评测体系，探索提升垂类大模型能力； 2、探索突破包括而不限于多模态RAG，VLA模型、GUI Agent等在内的多模态AI Agent，推动相关的新技术落地； 3、探索研究多模态理解、生成式、机器学习、强化学习、AIGC、计算机视觉、人工智能等前沿技术。职位要求 1、熟悉多模态大模型（VLM）、大语言模型（LLM）相关的算法技术，有AI Agent应用经验、熟悉RAG全链路优化、Multi-Agent技术、Prompt/Context Engineering工程技术的优先 2、了解LLM架构，熟悉RL算法（GRPO、PPO、DPO、判别式及生成式RM）、在相关领域有过良好的项目经验或研究经验，熟悉大模型相关的数据构造方法、Post Training算法大模型Agent应用算法专家 1.负责Agent在业务场景下关键能力研究，包括AI搜索、智能问答、智能助手等能力的优化，将其应用于金融领域的实际业务场景； 2.深入研究并优化Agent的效果和性能； 3.推动系统在真实环境中的集成与落地，评估效果并持续演进技术方案； 4.与工程团队紧密合作，推动算法模型的工程化落地，支持后续能力在更多场景中的扩展；任职要求: 1.计算机、人工智能、数学等相关专业硕士及以上学历，有大模型、智能体或相关领域研发经验； 2.负责模型的选型与训练优化，熟悉主流的大语言模型，理解大语言模型的核心机制与能力边界； 3.优秀的代码能力，具备模型调优或后训练等实操经验。 AI infra工程师岗位职责 1、负责超大规模机器学习系统的架构设计与实现，直面高并发、低延迟、高可靠性与可扩展性等核心工程问题； 2、覆盖系统多个关键子领域：资源调度、分布式模型训练、数据管理与高性能计算等，能在不同岗位边界间灵活切换与贡献； 3、与算法团队紧密协作，推动算法与系统的协同优化 4、主动跟踪并引入前沿技术，把最新硬件、异构计算、编译优化、以及RL/Agent型交互等新方向落地到工程实践中。岗位要求 1、在工程实现或机器学习算法上有扎实基础与丰富实践经验； 2、有解决棘手问题的经历，愿意钻研根源、追查底层问题，具备敏锐观察力和清晰的逻辑思维； 3、热爱技术、有责任感、学习能力强、沟通顺畅并能自驱推进工作； 4、善于团队协作，积极创新，乐于挑战，具有自我驱动和自我管理能力。

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