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AI研究算法工程师-大模型预训练数据研究方向(J13369)
iFLYTEK · 安徽省·合肥市, 湖北省·武汉市
About The Role
- 1、构建完善的预训练数据体系,覆盖多语言文本数据、代码智能体数据、多模态数据等,为基模训练提供有效数据支撑。
- 2、迭代完善数据生产链路,搭建标准化、高效的数据治理体系,联动上下游团队协作,保障高效及高质的数据供给。
- 3、探索多样的数据合成方法,提升无监督数据多样性;探索调优数据筛选规则与各类数据分配比例。
- 4、搭建自动化评测框架,全方位评测和监控无监督模型效果,为模型训练提供有效指导。
- 5、、紧跟行业前沿,深耕预训练数据相关基础创新研究。
- 1、拥有强烈科研热忱与长远科研信念,对通用人工智能充满探索欲,能形成独有的模型行为认知,主动挖掘、攻坚全新研究问题。
- 2、具备严谨的科研素养,逻辑思维突出,拥有良好研究审美,深耕深度学习领域并在至少一条细分方向形成体系化、深度独立见解。
- 3、专业技术与工程能力过硬,编程功底扎实,熟练运用各类前沿 AI 工具赋能研发,高效推进实验与落地工作。
- 4、秉持务实踏实的做事态度,重视数据核心价值,愿意沉下心完善数据与模型相关基础工作,独立快速吃透新兴研究赛道。
- 5、具备开放包容的协作意识,认同协同共进的团队文化,沟通顺畅、敢于理性质疑,待人平等,拥有全局大局观。
- 6、广泛且深入跟进行业前沿动态,拥有自主思考与笃定的研究思路,主动探索创新解法,持续推进预训练相关基础研究突破。
- 加分项
- 1、以第一作者在NeurIPS、ICML、ICLR、ACL、EMNLP等AI顶会发表大模型、代码智能体等相关论文,若引用达到100以上优先;
- 2、深度使用Claude Code、Codex等AI编程工具,对代码大模型能力边界、优化方向有真实实践认知;
- 3、拥有LLM、Agent、代码大模型相关开源项目贡献经历,GitHub有活跃开源协作成果;
- 4、参与过算法、代码、奥数类权威竞赛并取得优异名次,具备扎实的算法与代码功底;
- 5、在顶尖 AI 公司或实验室的核心团队有过长期实习经历,并有重要研究成果落地到基模大模型。
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