About The Role

1.深耕评测与优化的算法工程师，聚焦大语言模型（LLM）、智能体及相关多模态模型的性能评估、能力边界探索及优化方向验证。
2.深度参与前沿大模型及应用的核心评测体系构建，通过强化学习、微调等算法设计创新评测方案，推动模型及应用质量从“可用”向“可靠、可控、可信”进阶，为模型及应用迭代提供关键决策依据。
1、计算机科学、人工智能、模式识别等相关专业，硕士研究生及以上学历；
2、2年以上算法研发经验，其中至少1年大模型评测或模型优化相关实践经验；
技术栈：
1、精通Python编程，熟练使用PyTorch/TensorFlow等深度学习框架，具备大规模模型训练/推理的工程化经验；
2、深入理解强化学习核心算法（如PPO、DPO、RLHF）与模型微调技术（如LoRA、QLoRA、Prefix Tuning），有实际落地案例（如通过RLHF优化模型对齐人类偏好）；
3、熟悉大模型评测主流方法（如自动指标BLEU/ROUGE/BERTScore、人类评估流程、对抗评测），掌握评测指标设计逻辑与局限性分析；
加分项：有评委模型（Judge Model）相关研究或实践经验（如设计用于评估对话质量的分类/生成式裁判模型、优化裁判模型的一致性/可靠性）；主导或参与过顶会论文（如ACL、EMNLP、NeurIPS）发表，或在Kaggle、GLUE/SuperGLUE等权威评测中取得Top成绩。

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AI研究院-中级研究算法工程师-评测方向