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上海-大模型算法工程师(J100690)
上海-大模型算法工程师(J100690)
发布于 大约 2 小时前普通员工/个人贡献者
上海市
中级经验
全职员工
仅现场办公
本科
研究与开发 (研发)
NLP
PyTorch
强化学习
RAG
预训练
LLM
SFT
大语言模型
RLHF
AI 估算 · 25k–45k
上海大模型算法工程师稀缺，百度薪资有竞争力，中级经验月薪2.5-4.5万，年终奖丰厚。
职位详情
关于这个职位
该职位专注于大语言模型（LLM）的研发工作，涉及预训练、后训练（SFT/RLHF）及应用落地
你将探索推理、代码生成、多轮对话等核心能力的提升，结合强化学习、RAG、思维链等前沿技术，推动模型能力边界突破，并负责数据策略与评估体系的设计
适合对LLM有深厚兴趣、希望参与前沿算法研究的技术人才
最低要求
本科及以上学历，计算机、人工智能、数学、统计学等相关专业优先
扎实的机器学习与深度学习理论基础，熟悉Transformer架构及主流LLM
熟练掌握Python，有PyTorch/PaddlePaddle等深度学习框架使用经验
工作职责
从事大语言模型（LLM）的预训练、后训练（SFT/RLHF）及应用落地算法研究
探索大模型在推理、代码生成、多轮对话、知识问答等核心能力的提升方法
结合强化学习、检索增强（RAG）、思维链（CoT）等前沿技术，推动模型能力边界突破
设计数据策略与评估体系，驱动模型质量持续迭代
紧跟LLM前沿进展，将学术成果快速转化为工程实践
优先资格
有大模型训练、NLP或相关方向研究/项目经历者优先
在顶级学术会议（ACL、NeurIPS、ICML等）发表过论文者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
暂无明确优点
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 技术深耕：从算法工程师成长为LLM领域专家，主导核心模型研发
- 架构方向：转向算法架构师，设计大规模训练系统
- 技术管理：带领团队负责模型研发方向，晋升为技术经理或总监
- 负责大语言模型的预训练与后训练（SFT/RLHF），提升模型在推理、代码生成、多轮对话等核心能力
- 探索强化学习、检索增强（RAG）、思维链（CoT）等前沿技术，推动模型能力边界
- 设计数据策略和评估体系，驱动模型质量迭代
- 跟踪LLM学术前沿，将最新研究成果快速转化为工程实践
- 扎实的机器学习与深度学习理论基础，熟悉Transformer架构及主流LLM
- 熟练掌握Python，熟练使用PyTorch或PaddlePaddle等深度学习框架
- 有大模型训练或NLP相关项目经验，了解强化学习、RAG、CoT等技术
- 良好的论文阅读理解能力，能将学术成果落地
申请策略
暂无内容
面试指南
暂无内容
职位点评
74
综合评分
顶尖技术方向，大厂平台，薪资有竞争力，但工作强度大，WLB一般。
更适合这类人
该职位最适合发展性动机强烈的求职者，即追求技术前沿、快速成长和行业影响力的人。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利75
成长发展95
工作生活40
使命价值85
薪资福利
75中等
百度薪资在业内具有竞争力，但JD未明确具体薪资和福利，补偿性动机满足程度中等偏上。
薪资信号未披露（AI估算：25K-45K/月）
成长发展
95较高
大模型是当前最前沿技术领域，JD明确要求探索RAG、CoT等前沿技术，发展性动机满足程度极高。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈大语言模型、LLM、预训练、SFT、RLHF、强化学习、RAG、思维链、CoT、Transformer
业务类型profit_center
工作生活
40较低
JD未提及远程或弹性工作，且大模型研发通常强度较大，生活化动机满足程度较低。
工作模式仅现场办公
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
85较高
大模型处于高速增长赛道，社会影响力大，能推动技术进步，意义感动机满足程度高。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度积极采用新技术
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