任仕达
大模型算法工程师-后训练.
大模型算法工程师-后训练.
发布于 1 天前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公AI算法
AI算法
Nlp
Pytorch
Rlhf
分布式训练
大语言模型 (Llm)
算法优化
值不值得投
78综合评分
综合评分 78
顶薪驱动的前沿AI技术岗，挑战与机遇并存，牺牲部分生活平衡换取职业巅峰体验
从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
18.8万
比AI算法中位数高
发布情况
新岗位 · 昨天发布
公司情况
公司还在招多个职位
8 个在招
市场机会
选择适中
北京 · AI算法 · 50 个在招
职位详情
关于这个职位
负责大模型后训练阶段的核心算法研发，包括指令微调、RLHF及对齐优化等关键环节
通过构建高效的数据处理流水线与训练框架，显著提升模型在复杂场景下的理解力、逻辑推理能力及安全性，推动前沿AI技术在业务中的落地应用
最低要求
计算机科学、人工智能或相关专业硕士及以上学历
3年以上大模型（LLM）相关研发经验，精通Transformer架构
熟练掌握PyTorch/TensorFlow，具备分布式训练实战经验
扎实的数学基础与算法功底，熟悉NLP领域主流技术栈
工作职责
主导大模型的后训练策略设计与实施，包括SFT（监督微调）、DPO/RLHF（人类反馈强化学习）等
优化训练效率与稳定性，解决千卡/万卡集群下的分布式训练难题
构建高质量指令数据集，进行数据清洗、合成与评估
持续跟踪学术界最新进展，将创新算法引入工程实践，提升模型各项基准测试成绩
优先资格
在顶级会议（NeurIPS, ICML, ACL等）发表过高质量论文者优先
有大规模预训练模型或行业垂直模型落地经验者优先
具备优秀的英文文献阅读与技术交流能力
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 接触最前沿的大模型技术，薪资极具竞争力，平台资源雄厚
- 追求技术极致、抗压能力强、希望在大厂核心部门深耕的资深算法工程师
缺点 / 挑战
- 技术迭代极快，对底层原理和工程落地要求极高，竞争压力大
角色解读
- 可向首席科学家、AI架构师或技术总监方向发展，成为领域内的权威专家
- 专注于大模型生成后的精细化调整，通过RLHF等技术让模型更懂人类意图
- 需要深厚的深度学习理论功底，特别是针对Transformer架构的优化能力
申请策略
- 强调解决实际训练瓶颈的能力，而不仅仅是调参经验
- 突出展示在大模型微调、对齐算法上的具体项目成果及性能提升数据
- 深入研读最新RLHF变体论文，熟悉Megatron-LM等大模型训练框架
面试指南
- 采用STAR法则，重点阐述技术选型的依据、遇到的具体难点及量化解决方案
- 请详细描述你优化的RLHF算法及其带来的收益
- 如何解决分布式训练中通信瓶颈导致的效率低下？
- 面对低质量指令数据，你有什么清洗或合成策略？
- 复习Transformer内部机制，准备1-2个深度参与的大模型项目案例，梳理从数据到评估的全流程
职位点评
薪资福利95
成长发展90
工作生活40
使命价值70
薪资福利
95较高
年薪150-300万远超市场平均水平，提供极高的经济补偿满足感。
薪资信号偏高 (1.3–25.0万/月)
成长发展
90较高
处于AI技术最前沿，能接触到行业顶级的算力资源和数据规模，成长空间巨大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈大模型、后训练、算法
业务类型profit_center
工作生活
40较低
高薪高压岗位通常伴随高强度工作，且要求现场办公，WLB可能受限。
工作模式未明确
办公地点市区核心地段
加班情况JD含高强度暗示词
使命价值
70中等
推动通用人工智能发展具有显著的社会意义和行业影响力。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度开拓性创新（行业首创）
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