崗位職責(zé)參與實驗室書生大模型后訓(xùn)練階段的強化學(xué)習(xí)及其規(guī)?；桑⊿caling Law）研究。工作內(nèi)容包括：1,、參與實驗室書生大模型后訓(xùn)練階段的強化學(xué)習(xí)算法研究,，主要包括：基于AI和環(huán)境反饋的強化學(xué)習(xí)（RLXF）算法研究和以大模型為核心的多智能體強化學(xué)習(xí)算法研究，覆蓋文本,、圖文多模態(tài)場景下指令遵循,、復(fù)雜推理、代碼,、網(wǎng)頁瀏覽等復(fù)雜任務(wù),；2、參與獎勵和反思評價模型的相關(guān)研究，研究可泛化的細(xì)粒度過程監(jiān)督和獎勵建模,，并探索基于細(xì)粒度反饋的強化學(xué)習(xí)算法，覆蓋文本,、圖文多模態(tài)場景下指令遵循,、復(fù)雜推理、代碼,、網(wǎng)頁瀏覽等復(fù)雜任務(wù),；3、參與后訓(xùn)練和推理階段的規(guī)?；裳芯?，包括：獎勵和反思評價模型訓(xùn)練、強化學(xué)習(xí)階段,、推理階段的規(guī)?；裳芯浚?,、參與世界模型相關(guān)研究,，面向文本、圖文多模態(tài)場景下的復(fù)雜推理與規(guī)劃場景,，研究基于世界模型的推理規(guī)劃和強化學(xué)習(xí)訓(xùn)練算法,；5、參與推動最新的強化學(xué)習(xí)后訓(xùn)練方案的規(guī)?；こ虒嵺`與落地應(yīng)用,。

崗位要求1、博士學(xué)位,，人工智能等相關(guān)專業(yè)優(yōu)先（如計算機科學(xué),、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計,、電子工程等）,，有強化學(xué)習(xí)研究經(jīng)驗優(yōu)先；2,、熟悉大模型領(lǐng)域尤其是強化學(xué)習(xí)相關(guān)研究工作和算法,，有大模型強化學(xué)習(xí)的研發(fā)基礎(chǔ)，擁有高影響力頂會論文,、知名競賽獲獎,、頂級研究機構(gòu)工作經(jīng)驗者優(yōu)先；3,、熟練使用 Python,、PyTorch、Ray 等語言和代碼庫，能夠研判領(lǐng)域內(nèi)最新的研究趨勢,，能夠系統(tǒng)性對比研究領(lǐng)域相關(guān)成果并制定探索計劃,，有強化學(xué)習(xí)訓(xùn)練系統(tǒng)、大模型訓(xùn)練系統(tǒng)及相關(guān)底層代碼庫的工程開發(fā)優(yōu)化經(jīng)驗者優(yōu)先,；4,、目標(biāo)導(dǎo)向，有優(yōu)秀的學(xué)術(shù)視野和判斷力,，具備優(yōu)秀的問題提出,、分析和解決能力，良好的團(tuán)隊協(xié)作精神和溝通意識,。

崗位職責(zé)1,、參與實驗室書生大模型后訓(xùn)練階段數(shù)理、代碼等復(fù)雜推理能力提升及其規(guī)?；桑⊿caling Law）研究,。工作內(nèi)容包括：2、參與實驗室書生大模型后訓(xùn)練階段的復(fù)雜推理能力提升的算法研究,，探索高質(zhì)量數(shù)據(jù)合成,、強化學(xué)習(xí)等技術(shù)路線以提升大模型的復(fù)雜推理能力，覆蓋文本,、圖文多模態(tài)場景下的數(shù)理和代碼等復(fù)雜推理任務(wù),；3、參與后訓(xùn)練和推理階段（Inference Time）的復(fù)雜推理能力的規(guī)?；裳芯?，包括：獎勵和反思評價模型訓(xùn)練、強化學(xué)習(xí)階段,、推理階段的規(guī)?；裳芯浚?,、參與推動最新的復(fù)雜推理能力提升的后訓(xùn)練方案的規(guī)?；こ虒嵺`與落地應(yīng)用。

崗位要求1,、博士學(xué)位,，人工智能等相關(guān)專業(yè)（如：計算機科學(xué)、數(shù)學(xué),、認(rèn)知科學(xué)等）優(yōu)先,；2、熟悉大模型領(lǐng)域相關(guān)研究工作和算法,，有大模型推理能力提升的研發(fā)基礎(chǔ),，擁有高影響力頂會論文,、知名競賽獲獎、頂級研究機構(gòu)工作經(jīng)驗者優(yōu)先,；3,、熟練使用 Python、PyTorch等語言和大模型訓(xùn)練/微調(diào)相關(guān)代碼庫,，能夠研判領(lǐng)域內(nèi)最新的研究趨勢,，能夠系統(tǒng)性對比研究領(lǐng)域相關(guān)成果并制定探索計劃，有強化學(xué)習(xí)訓(xùn)練系統(tǒng),、大模型訓(xùn)練系統(tǒng)及相關(guān)底層代碼庫的工程開發(fā)優(yōu)化經(jīng)驗者優(yōu)先；4,、目標(biāo)導(dǎo)向,，有優(yōu)秀的學(xué)術(shù)視野和判斷力，具備優(yōu)秀的問題提出,、分析和解決能力,，良好的團(tuán)隊協(xié)作精神和溝通意識。

崗位職責(zé)1,、推進(jìn)語音和音樂生成技術(shù)的研發(fā),，研究內(nèi)容包括但不限于：語音生成、音樂生成,、音頻事件,、多模態(tài)生成（如音頻驅(qū)動的說話人生成、視頻配音等）,、生成式模型在音頻生成等任務(wù)中的應(yīng)用,、音樂風(fēng)格遷移等；2,、探索語音和音樂生成在多模態(tài)大模型中的應(yīng)用,，如研究如何將語音合成模型融入多模態(tài)大模型中；3,、在頂級學(xué)術(shù)會議和期刊上發(fā)表研究成果,，申請專利并轉(zhuǎn)化成果；4,、參與實驗室開源社區(qū)的建設(shè),，參與團(tuán)隊研究平臺研發(fā)。

崗位要求1,、博士學(xué)位,，計算機等相關(guān)專業(yè)優(yōu)先，具備語音生成,、音樂生成或相關(guān)領(lǐng)域的深厚研究背景者優(yōu)先,；2,、熟悉常見生成式模型，在語音領(lǐng)域頂級會議（如ICASSP,、INTERSPEECH,、ASRU/SLT等）或期刊（如IEEE/ACM TASLP、JASA等）,，或機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域頂級會議（如NeurIPS,、ICLR、ICML）發(fā)表過論文者優(yōu)先,；3,、熟練掌握深度學(xué)習(xí)框架，具備優(yōu)秀的算法實現(xiàn)和代碼優(yōu)化能力,；4,、富有創(chuàng)新精神，能夠獨立完成科研任務(wù),，具備指導(dǎo)博士生和實習(xí)生的能力,；5、擁有強烈的進(jìn)取心和良好的團(tuán)隊溝通協(xié)作能力,。

崗位職責(zé)1,、推進(jìn)語音識別和理解相關(guān)技術(shù)的前沿研究，內(nèi)容包括但不限于：語音識別,、語音合成,、多語言識別與理解、語音翻譯等,；2,、推動多模態(tài)大模型中語音識別與理解能力的提升，探索如何將語音信號與其他模態(tài)（如圖像,、文本,、視頻）進(jìn)行深度融合；3,、在國際頂級會議和期刊上發(fā)表高水平學(xué)術(shù)論文,，申請專利并轉(zhuǎn)化成果；4,、參與實驗室開源社區(qū)的建設(shè),，參與團(tuán)隊研究平臺研發(fā)。

崗位要求1,、博士學(xué)位,，計算機等相關(guān)專業(yè)優(yōu)先，在語音領(lǐng)域頂級會議（如ICASSP,、INTERSPEECH,、ASRU/SLT等）或期刊（如IEEE/ACM TASLP,、JASA等）發(fā)表過論文者優(yōu)先；2,、具備語音識別,、自然語言處理、基礎(chǔ)模型等相關(guān)領(lǐng)域的研究或工作經(jīng)驗,，熟悉深度學(xué)習(xí)模型如Transformer,、RNN等在語音任務(wù)中的應(yīng)用；3,、熟練掌握深度學(xué)習(xí)框架,，具備優(yōu)秀的算法實現(xiàn)和代碼優(yōu)化能力；4,、富有創(chuàng)新精神,，能夠獨立完成科研任務(wù)，具備指導(dǎo)博士生和實習(xí)生的能力,；5、擁有強烈的進(jìn)取心和良好的團(tuán)隊溝通協(xié)作能力,。

崗位職責(zé)1,、負(fù)責(zé)大模型長時視頻理解相關(guān)算法研究和研發(fā)工作，提升多模態(tài)大模型相關(guān)能力,，領(lǐng)域包括但不限于：視頻理解,、多模態(tài)學(xué)習(xí)和對話系統(tǒng)、結(jié)構(gòu)設(shè)計,、數(shù)據(jù)集構(gòu)建等,；2、提出和實現(xiàn)最前沿的算法,，保持算法在學(xué)術(shù)界和工業(yè)界的領(lǐng)先,，推動各類算法在眾多實際應(yīng)用領(lǐng)域的性能優(yōu)化和落地。

崗位要求1,、碩士及以上學(xué)位,，計算機科學(xué)與技術(shù)、人工智能等相關(guān)專業(yè)優(yōu)先,，有相關(guān)工作經(jīng)驗者優(yōu)先,；2、熟練掌握機器學(xué)習(xí)（深度學(xué)習(xí)）的基本方法,，熟悉計算機視覺中的常見問題和算法,，熟悉PyTorch/ TensorFlow等任一深度學(xué)習(xí)框架；3,、掌握崗位職責(zé)中提及的某一領(lǐng)域或多個領(lǐng)域的技術(shù)算法,，有相關(guān)的研究經(jīng)驗和產(chǎn)出,；4,、具有卓越的分析和解決問題能力,，對解決具有挑戰(zhàn)性的問題充滿激情，擁有較強的自我驅(qū)動力,；5,、較強的算法實現(xiàn)能力，熟練掌握Python,、C/C 等,；6、擁有以下任意一項學(xué)術(shù)成果者優(yōu)先：‐有發(fā)表學(xué)術(shù)論文,、特別是頂級會議或期刊的學(xué)術(shù)論文經(jīng)歷,，如CVPR/ICCV/ECCV/NeurIPS/ICML/ICLR/AAAI/SIGGRAPH等（排名不分先后）；‐擁有長時視頻理解相關(guān)經(jīng)驗,，擅長相關(guān)結(jié)構(gòu)設(shè)計,、優(yōu)化、驗證等,；‐有較強的編程能力,，ACM-ICPC/CCPC區(qū)域賽金牌及以上、EC Final銀牌及以上,、World Final Honorable Mention及以上成績,，或在Google Code Jam/KickStart、Facebook Hackathon取得前5%的排名或滿分,；‐參加過領(lǐng)域或行業(yè)內(nèi)較有影響力的比賽,，如Kaggle/Codalab/KDD Cup/DrivenData/阿里天池等，并取得前5%的排名,。

崗位職責(zé)1,、推進(jìn)多模態(tài)大模型感知交互技術(shù)的研究，包括多模態(tài)對齊,、多模態(tài)視頻語音交互,、多模態(tài)長期記憶、多模態(tài)強化學(xué)習(xí)等方向,；2,、參與實驗室多模態(tài)大模型項目的研發(fā)和交付，參與開源項目維護(hù),。

崗位要求1,、碩士及以上學(xué)位，計算機等相關(guān)專業(yè)優(yōu)先,，具備深度學(xué)習(xí)（計算機視覺,、自然語言處理等）相關(guān)領(lǐng)域背景,，有大模型訓(xùn)練部署基礎(chǔ)者優(yōu)先；2,、用有頂會,、頂刊論文發(fā)表經(jīng)驗者優(yōu)先（如：CVPR、ICCV,、ECCV,、NeurIPS、ICLR,、ICML,、ICASSP、INTERSPEECH等）,；3,、熟練掌握深度學(xué)習(xí)框架，具備優(yōu)秀的算法實現(xiàn)和代碼優(yōu)化能力,；4,、擁有創(chuàng)新精神，能夠獨立完成科研任務(wù),，具備指導(dǎo)實習(xí)生的能力,；5、擁有強烈的進(jìn)取心和良好的團(tuán)隊溝通協(xié)作能力,。

崗位職責(zé)1,、參與語言大模型的訓(xùn)練與調(diào)優(yōu),，穩(wěn)定大模型訓(xùn)練,、提高訓(xùn)練效率等；2,、優(yōu)化從數(shù)據(jù)生產(chǎn),、數(shù)據(jù)配比到大模型訓(xùn)練的全流程；3,、負(fù)責(zé)語言大模型算法庫的相關(guān)工作,，實現(xiàn)并維護(hù)算法庫。

崗位要求1,、碩士及以上學(xué)位，計算機或人工智能相關(guān)專業(yè)優(yōu)先,；2,、熟悉自然處理處理常見模型，有過相關(guān)大模型訓(xùn)練語調(diào)優(yōu)經(jīng)驗者優(yōu)先,；3,、熟練掌握Python和PyTorch,，有較強的工程能力，熟悉CUDA開發(fā)和性能調(diào)優(yōu)者優(yōu)先,；4,、熟悉Deepspeed、Colossalai或Megatron等大模型訓(xùn)練框架優(yōu)先,；5,、有頂會論文、知名學(xué)術(shù)工作,、開源項目經(jīng)驗、國際競賽成果者優(yōu)先,。

崗位職責(zé)參與實驗室書生大模型后訓(xùn)練階段的強化學(xué)習(xí)技術(shù)研發(fā)迭代與工程規(guī)?；?。具體工作內(nèi)容包括：1、參與書生大模型后訓(xùn)練階段的強化學(xué)習(xí)算法研發(fā)迭代,，包括：基于人類,、AI、環(huán)境反饋的強化學(xué)習(xí)（RLXF）算法的優(yōu)化升級,，覆蓋指令遵循,、復(fù)雜推理、代碼,、幻覺抑制等多個任務(wù)的通用多目標(biāo)強化學(xué)習(xí)訓(xùn)練算法研發(fā)和調(diào)優(yōu),；2、負(fù)責(zé)構(gòu)建高質(zhì)量大規(guī)模的強化學(xué)習(xí)偏好與反饋和強化學(xué)習(xí)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集,，研發(fā)迭代可泛化的獎勵模型，目標(biāo)任務(wù)包括但不限于：文本,、圖片,、視頻等數(shù)據(jù)，覆蓋主觀對話,、指令遵循,、復(fù)雜推理、代碼、幻覺抑制等任務(wù),；3,、負(fù)責(zé)大模型強化學(xué)習(xí)訓(xùn)練框架的工程開發(fā)優(yōu)化，參與大模型強化學(xué)習(xí)訓(xùn)練框架的日常維護(hù),、研發(fā)迭代,、大規(guī)模訓(xùn)練效率提升,。

崗位要求1,、本科及以上學(xué)歷,，人工智能等相關(guān)專業(yè)優(yōu)先（如計算機科學(xué)、數(shù)學(xué),、統(tǒng)計,、電子工程等），有強化學(xué)習(xí)研究經(jīng)驗優(yōu)先,，博士學(xué)位優(yōu)先,；2,、熟悉強化學(xué)習(xí)領(lǐng)域的相關(guān)研究工作和算法，熟悉大模型領(lǐng)域相關(guān)研究工作,，有強化學(xué)習(xí)方向相關(guān)工作經(jīng)驗者優(yōu)先,；3、熟練使用Python、PyTorch,、Ray等語言和代碼庫,，具備快速閱讀和復(fù)現(xiàn)論文的能力，能夠系統(tǒng)性對比研究領(lǐng)域相關(guān)成果并制定改進(jìn)計劃,，有強化學(xué)習(xí)訓(xùn)練系統(tǒng),、大模型訓(xùn)練系統(tǒng)及相關(guān)底層代碼庫的工程開發(fā)優(yōu)化經(jīng)驗者優(yōu)先,；4,、目標(biāo)導(dǎo)向，具備優(yōu)秀的問題提出,、分析和解決能力,，良好的團(tuán)隊協(xié)作精神和溝通意識；擁有發(fā)表頂會論文,、知名競賽獲獎,、頂級研究機構(gòu)工作經(jīng)驗者優(yōu)先。

崗位職責(zé)1,、參與多模態(tài)大模型評測體系建設(shè),；2、負(fù)責(zé)多模態(tài)大模型評測框架的開發(fā)與維護(hù),；3,、負(fù)責(zé)多模態(tài)大模型榜單交付，及評測體系影響力建設(shè),；4,、參與推進(jìn)特定多模態(tài)任務(wù)或能力構(gòu)建相應(yīng)評測基準(zhǔn)；5,、分析整理實驗結(jié)果,，清晰有效地報告和展示研究成果。

崗位要求1,、碩士及以上學(xué)位,，人工智能、計算機,、自動化等相關(guān)專業(yè)優(yōu)先,，有1年及以上工作經(jīng)驗者優(yōu)先；2,、具備扎實的機器學(xué)習(xí)基礎(chǔ),，能快速掌握領(lǐng)域最新研究動態(tài)，在計算機視覺/機器學(xué)習(xí)/自然語言處理等頂級會議期刊上發(fā)表過論文者優(yōu)先,；3,、具備優(yōu)秀的代碼能力,，熟悉 Python，掌握PyTorch等機器學(xué)習(xí)框架使用,，有過較大規(guī)模項目開發(fā)及維護(hù)的經(jīng)歷,；4、具備良好的溝通協(xié)作能力,，能在團(tuán)隊中一起探索突破領(lǐng)域難題,；出色的問題分析和解決能力，積極主動的學(xué)習(xí)意愿,。

崗位職責(zé)1,、專注于多模態(tài)大模型數(shù)據(jù)的清洗、過濾和整理,，與模型訓(xùn)練團(tuán)隊密切合作,，確保高質(zhì)量的數(shù)據(jù)支持機器學(xué)習(xí)項目。2,、數(shù)據(jù)清洗與整理：負(fù)責(zé)收集和處理原始數(shù)據(jù),，識別和修正數(shù)據(jù)中的錯誤與異常，以確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和一致性,；3,、協(xié)作構(gòu)建訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，與模型訓(xùn)練側(cè)緊密合作,，理解項目需求,，構(gòu)造和準(zhǔn)備符合要求的高質(zhì)量訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，提升模型性能,；4,、開發(fā)數(shù)據(jù)處理管道：設(shè)計和維護(hù)自動化的數(shù)據(jù)處理管道，以提高數(shù)據(jù)清洗和整理的效率,，減少人工干預(yù),；5、監(jiān)控與維護(hù)數(shù)據(jù)管道：實時監(jiān)控數(shù)據(jù)管道的運行狀態(tài),，及時識別并解決潛在問題,，確保數(shù)據(jù)流的連續(xù)性和穩(wěn)定性；6,、文檔與最佳實踐分享：撰寫清晰的文檔,，記錄數(shù)據(jù)處理流程和方法，并與團(tuán)隊分享數(shù)據(jù)處理的最佳實踐,，以促進(jìn)知識傳遞,。

崗位要求1,、本科及以上學(xué)歷,，計算機、軟件工程、電子信息等相關(guān)專業(yè)優(yōu)先,，具備1年以上數(shù)據(jù)清洗工作經(jīng)驗,；2、精通Python編程語言,，能夠使用相關(guān)庫（如Pandas,、NumPy）進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，同時具備Spark使用經(jīng)驗者優(yōu)先,；3,、了解大模型相關(guān)基礎(chǔ)知識，具備大模型相關(guān)經(jīng)驗者優(yōu)先,，能夠應(yīng)用于數(shù)據(jù)處理和分析中,；具備良好的溝通能力，能夠與不同團(tuán)隊成員有效協(xié)作,，推動項目進(jìn)展,。

崗位職責(zé)1、負(fù)責(zé)大模型評測技術(shù)體系（OpenCompass司南）建設(shè),，包括但不限于：評測系統(tǒng)搭,、評測方案與評測集的迭代、評測執(zhí)行與分析,、評測榜單發(fā)布等,；2、開展評測相關(guān)技術(shù)研究,，如：大模型復(fù)雜推理能力,、主觀對話體驗、長文本理解與生成等專項能力,、探索動態(tài)評測技術(shù)路線等,；3、負(fù)責(zé)對內(nèi)外部大模型能力分析,，輸出相關(guān)行業(yè)分析報告和技術(shù)白皮書等,；4、支持大模型評測的生態(tài)合作,，持續(xù)提升司南的影響力,。

崗位要求1、本科及以上學(xué)歷,，計算機科學(xué)與技術(shù),、人工智能等相關(guān)專業(yè)優(yōu)先，三年及以上工作經(jīng)驗者優(yōu)先,；2,、具有一定自然語言處理或大模型相關(guān)算法經(jīng)驗,；3、具有質(zhì)量測試交付,、測試工程開發(fā)相關(guān)經(jīng)驗者優(yōu)先,；4、熟悉前后端,、數(shù)據(jù)庫相關(guān)知識和工具者優(yōu)先,；5、工作認(rèn)真嚴(yán)謹(jǐn),，具有良好的溝通能力,、團(tuán)隊合作以及獨立解決問題的能力。

崗位職責(zé)1,、負(fù)責(zé)大模型相關(guān)的產(chǎn)品工作,，包括：對話流程設(shè)計，對話內(nèi)容生成,，對話交互邏輯設(shè)計,，以及模型部署和評估等；2,、負(fù)責(zé)研究和設(shè)計自然語言處理,、機器學(xué)習(xí)等相關(guān)技術(shù)不斷提升對話系統(tǒng)的性能和用戶體驗；3,、參與前沿大模型算法應(yīng)用的產(chǎn)品功能評估,、設(shè)計、優(yōu)化等工作,。

崗位要求1,、本科及以上學(xué)歷，計算機,、人工智能,、心理學(xué)等相關(guān)專業(yè)優(yōu)先，1年及以上工作經(jīng)驗優(yōu)先,；2,、了解大語言模型的技術(shù)原理和潛力，熟悉自然語言處理,、機器學(xué)習(xí)等相關(guān)技術(shù),，有相關(guān)項目經(jīng)驗者優(yōu)先；3,、熟悉聊天工具,、即時通信軟件、社交軟件的產(chǎn)品功能和邏輯,；4,、有較強的學(xué)習(xí)能力和團(tuán)隊協(xié)作能力,。

崗位職責(zé)1、參與大語言模型的研發(fā)迭代,，深入調(diào)研和關(guān)注LLM等方向的前沿技術(shù),，重點關(guān)注大語言模型的評測和對齊等相關(guān)方向,；2,、參與知名開源項目建設(shè)，參與研發(fā)前沿大語言模型相關(guān)前沿算法,，發(fā)表國際頂級論文,、申請專利等；3,、參與大模型評測工具軟件和工具平臺的的研發(fā),，參與知名開源項目建設(shè)。

崗位要求1,、博士研究生在讀,，人工智能、計算機,、自動化,、數(shù)學(xué)相關(guān)專業(yè)優(yōu)先；2,、具備扎實的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法設(shè)計基礎(chǔ),，熟練掌握Python或C 中的一種或多種編程語言，熟練掌握PyTorch,、Tensorflow 等深度學(xué)習(xí)框架,，擁有大型開源項目經(jīng)驗者優(yōu)先考慮；3,、熟悉大模型基礎(chǔ)架構(gòu),，算法基礎(chǔ)扎實，了解LLM和VLM前沿進(jìn)展,、微調(diào)訓(xùn)練,、性能評估及其下游應(yīng)用優(yōu)先；4,、以第一作者身份在國際頂級學(xué)術(shù)會議投遞或發(fā)表至少一篇學(xué)術(shù)論文,，在自然語言處理、多模態(tài),、計算機視覺或機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的比賽中獲得過優(yōu)異成績者優(yōu)先,；5、每周到崗4-5天,，可連續(xù)實習(xí)3個月以上,，擁有良好的英文讀寫能力和數(shù)學(xué)基礎(chǔ),；責(zé)任心強，積極主動,，善于溝通及團(tuán)隊合作,。

崗位職責(zé)1、參與大模型評測工具軟件和工具平臺研發(fā),，參與知名開源項目建設(shè),；2、參與大語言模型的研發(fā)迭代,，深入調(diào)研和關(guān)注LLM等方向的前沿技術(shù),，重點關(guān)注大語言模型的評測和對齊等相關(guān)方向。

崗位要求1,、本科在讀及以上學(xué)歷,，人工智能、計算機,、自動化,、數(shù)學(xué)相關(guān)專業(yè)優(yōu)先；2,、擁有扎實的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法設(shè)計基礎(chǔ),，熟練掌握Python/C 中的一種或多種，熟練掌握Pytorch,、Tensorflow等深度學(xué)習(xí)框架,，有大型開源項目經(jīng)驗優(yōu)先；3,、熟悉大模型基礎(chǔ)架構(gòu),，算法基礎(chǔ)扎實，了解LLM前沿進(jìn)展,、性能評估及其下游應(yīng)用優(yōu)先,；在自然語言處理、多模態(tài),、計算機視覺或機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的比賽中獲得過優(yōu)異成績者或發(fā)表過學(xué)術(shù)論文優(yōu)先,；4、每周到崗4-5天,，可連續(xù)實習(xí)3個月以上,，有良好的英文讀寫能力和扎實的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)；責(zé)任心強,，積極主動,，有良好的溝通能力和團(tuán)隊合作能力。

崗位職責(zé)1、參與語言大模型的訓(xùn)練與調(diào)優(yōu),，穩(wěn)定大模型訓(xùn)練,、提高訓(xùn)練效率等；2,、參與優(yōu)化從數(shù)據(jù)生產(chǎn),、數(shù)據(jù)配比到大模型訓(xùn)練的全流程；3,、參與語言大模型算法庫相關(guān)工作,。

崗位要求1、本科在讀及以上學(xué)歷,，計算機或人工智能相關(guān)專業(yè)優(yōu)先,，發(fā)表過頂會論文者優(yōu)先,；2,、熟悉自然處理處理常見模型，有過相關(guān)大模型訓(xùn)練語調(diào)優(yōu)經(jīng)驗者優(yōu)先,；3,、熟練掌握Python和PyTorch，有較強的工程能力,；熟悉CUDA開發(fā)和性能調(diào)優(yōu)者優(yōu)先,；4、熟悉Deepspeed,、Colossalai或Megatron等大模型訓(xùn)練框架者優(yōu)先,；有知名學(xué)術(shù)工作、開源項目,、國際競賽成果者優(yōu)先,。

崗位職責(zé)參與實驗室書生大模型多智能體自主演進(jìn)相關(guān)研究。工作內(nèi)容包括：1,、參與實驗室書生大模型的多智能體協(xié)作系統(tǒng)的相關(guān)研究探索,，研究如何拓寬系統(tǒng)的能力邊界與并提升系統(tǒng)的能力上限；2,、參與探索多智能體系統(tǒng)的自主演技方法,，探索強化學(xué)習(xí)等手段提升多智能體協(xié)作系統(tǒng)的可用性、可靠性和泛化性,；3,、參與研究多智能體系統(tǒng)的細(xì)粒度評價方式，包括：設(shè)計可靠,、細(xì)粒度的評價方法來評估多智能體系統(tǒng)的能力邊界與可靠性,。

崗位要求1、在讀博士研究生,，人工智能等相關(guān)專業(yè)（如：計算機科學(xué),、數(shù)學(xué),、認(rèn)知科學(xué)等）優(yōu)先；2,、熟悉大模型領(lǐng)域尤其是（多智能體）強化學(xué)習(xí)相關(guān)研究工作和算法,，有大模型智能體和強化學(xué)習(xí)相關(guān)的研究基礎(chǔ)，擁有高影響力頂會論文,、知名競賽獲獎,、頂級研究機構(gòu)實習(xí)經(jīng)驗者優(yōu)先；3,、熟練使用Python,、PyTorch、Ray等語言和代碼庫,，能夠研判領(lǐng)域內(nèi)最新的研究趨勢并制定研究計劃和實驗方案,，有多智能體系統(tǒng),、強化學(xué)習(xí)訓(xùn)練,、大模型訓(xùn)練的開發(fā)和實驗經(jīng)驗者優(yōu)先；4,、目標(biāo)導(dǎo)向,，有優(yōu)秀的學(xué)術(shù)視野和判斷力,，具備優(yōu)秀的問題提出、分析和解決能力,，良好的團(tuán)隊協(xié)作精神和溝通意識,。

崗位職責(zé)1、參與LMDeploy項目研發(fā),，支持多模態(tài)模型的推理和優(yōu)化,；2、參與InternLM,、 InternVL系列模型在下游部署生態(tài)項目上的支持,、建設(shè)和拓展。

崗位要求1,、本科在讀及以上學(xué)歷,，計算機科學(xué)、人工智能,、數(shù)學(xué)等相關(guān)專業(yè)優(yōu)先,；2、熟練使用Python或者C ,、PyTorch,，工程能力扎實；3、熟悉主流的LLM,、VLM模型結(jié)構(gòu),，從事過模型推理優(yōu)化相關(guān)的項目；4,、為Llama.cpp,、VLLM、LMDeploy等開源 LLM 推理框架添加過模型支持者優(yōu)先,；5,、能夠使用OpenAI Triton或CUDA進(jìn)行算子開發(fā)者優(yōu)先。

崗位職責(zé)參與持續(xù)優(yōu)化大模型量化后的推理性能,，探索更低成本的量化算法,。

崗位要求1、本科在讀及以上學(xué)歷,，計算機科學(xué),、人工智能、數(shù)學(xué)等相關(guān)專業(yè)優(yōu)先,；2,、熟悉LLM量化的前沿算法,，如AWQ,、GPTQ，了解CUDA的基本原理,；3,、能夠使用OpenAI Triton或CUDA進(jìn)行算子開發(fā)。

崗位職責(zé)1,、參與大模型數(shù)據(jù)構(gòu)造,、訓(xùn)練算法等方面的研發(fā)；2,、分析大模型訓(xùn)練過程的行為變化,、數(shù)據(jù)因素等；3,、參與大模型訓(xùn)練,，實現(xiàn)定向能力增強。

崗位要求1,、本科在讀及以上學(xué)歷,，計算機、數(shù)學(xué),、統(tǒng)計學(xué)以及相關(guān)專業(yè)優(yōu)先,；2、擁有熟練的編程能力，對算法,、機器學(xué)習(xí)有深入了解,，掌握Python，Pytorch等主流開發(fā)工具,；3,、有深度學(xué)習(xí)、自然語言方面,、計算機視覺的知識儲備,，熟悉大模型相關(guān)技術(shù)；4,、在ACL,、CVPR、ICCV,、NAACL,、EMNLP、COLING,、NIPS,、ICML、AAAI等相關(guān)會議發(fā)表論文者優(yōu)先,。5,、有數(shù)據(jù)處理、合成,、CoT增強,、RL，MCTS等經(jīng)驗或相關(guān)知識者優(yōu)先,。6,、每周到崗4-5天，可連續(xù)實習(xí)4個月以上,。

崗位職責(zé)1,、與模型訓(xùn)練團(tuán)隊密切合作，學(xué)習(xí)如何準(zhǔn)備和處理高質(zhì)量的數(shù)據(jù),，以支持機器學(xué)習(xí)項目,；2、協(xié)助數(shù)據(jù)清洗與整理：在指導(dǎo)下收集和處理原始數(shù)據(jù),，學(xué)習(xí)識別和修正數(shù)據(jù)中的錯誤與異常,，以確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性；3,、支持構(gòu)建訓(xùn)練數(shù)據(jù)集：與模型訓(xùn)練團(tuán)隊合作,，理解項目需求,，協(xié)助構(gòu)造和準(zhǔn)備符合要求的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，為模型訓(xùn)練提供支持,；4,、參與數(shù)據(jù)處理管道的開發(fā)：學(xué)習(xí)如何設(shè)計和維護(hù)數(shù)據(jù)處理管道，逐步提高數(shù)據(jù)清洗和整理的效率,，減少手動操作,；5、監(jiān)控數(shù)據(jù)管道的運行：協(xié)助實時監(jiān)控數(shù)據(jù)管道的狀態(tài),，學(xué)習(xí)如何識別并報告潛在問題,，確保數(shù)據(jù)流的穩(wěn)定性；6,、記錄與分享學(xué)習(xí)過程：撰寫實習(xí)期間的學(xué)習(xí)文檔,，記錄數(shù)據(jù)處理流程和方法，分享學(xué)習(xí)經(jīng)驗,，促進(jìn)團(tuán)隊知識傳遞,。

崗位要求1、本科在讀及以上學(xué)歷,，計算機,、軟件工程、電子信息等相關(guān)專業(yè)優(yōu)先,；2,、熟悉Python編程語言，了解數(shù)據(jù)處理相關(guān)庫（如Pandas,、NumPy）,，有Spark使用經(jīng)驗者優(yōu)先；3,、具備良好的溝通能力，能夠與不同團(tuán)隊成員有效協(xié)作,，推動項目進(jìn)展,。

崗位職責(zé)1、參與開發(fā)支持大規(guī)模訓(xùn)練的多種模態(tài)RLHF訓(xùn)練引擎,；2,、參與持續(xù)優(yōu)化RLHF訓(xùn)練效率（生成效率、并行效率）,，產(chǎn)出有影響力的論文或技術(shù)報告,。

崗位要求1、研究生在讀及以上學(xué)歷,，計算機,、人工智能等相關(guān)專業(yè)優(yōu)先,，有相關(guān)經(jīng)驗者優(yōu)先；2,、熟悉Megatron,、DeepSpeed、Colossal AI或PyTorch FSDP中任意一個并行訓(xùn)練框架,；3,、了解VLLM、Sglang 或LMDeploy 任意一個推理引擎,；4,、了解RLHF算法基本原理與流程；5,、具備使用OpenAI Triton或CUDA開發(fā)算子能力優(yōu)先,。

來源：上海人工智能實驗室

編輯：藍(lán)悅