昆仑万维
2050-大模型强化学习研究员
2050-大模型强化学习研究员
发布于 大约 2 小时前普通员工/个人贡献者
北京市
高级经验
全职员工
仅现场办公
硕士
研究与开发 (研发)
PyTorch
强化学习
NeurIPS
算法研究
分布式训练
大模型
DeepSpeed
RLHF
Rft
AI 估算 · 30k–60k
大模型研究员岗位稀缺，核心技术要求高，市场竞争激烈，薪资处于行业上游。
职位详情
关于这个职位
这是一个专注于大模型强化学习的研究岗位，核心工作是优化RLHF、RFT等对齐算法，设计训练管道，提升模型在Agent任务上的表现
你将研究前沿算法，并落地到大规模分布式训练中，适合有扎实RL和DL背景的技术人才
最低要求
有RLHF对齐策略经验，能优化人类偏好建模
参与过开放领域大模型训练（如ChatGPT、Gemini方式的RL训练）
计算机科学、机器学习、人工智能等相关专业，硕士及以上学历（博士优先）
深入理解强化学习（RL）原理和在大模型领域的应用
具备数学功底（统计、优化、信息论等），能独立阅读顶会论文（NeurIPS/ICLR/ICML）并实现
有大规模分布式训练经验，熟悉DeepSpeed、FSDP、Ray RLlib、RLHF训练框架等
精通PyTorch / JAX / TensorFlow，具备深度强化学习代码落地能力，能够优化训练pipeline
工作职责
研究和优化大模型强化学习（RLHF、RFT、ReFT、RL等）相关的核心算法
设计并实现强化学习训练管道，包括奖励建模、策略优化、数据收集等
结合SFT（监督微调）+ RL 训练范式，提升大模型在Agent开放领域任务（如Computer Use、搜索、自动代码软件开发等）上的表现
关注大模型强化学习最新进展，撰写技术文档和研究报告，为团队提供技术支持
优先资格
参与过大模型训练或RLHF项目，有开源贡献或论文发表者优先
有参与过Agent模型和系统开发的经验优先
在人工智能顶会发表过相关论文或有影响力的Technical Report，顶会论文、开源项目等
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 处于大模型最前沿，接触RLHF、Agent等热门方向，技术积累含金量高
- 昆仑万维上市企业，资源充足，有实际落地场景，研究能快速转化
- 团队技术导向，可参与顶会论文发表，提升个人学术影响力
- 技术要求全面，需同时掌握RL、DL、分布式系统，学习曲线陡峭
- 研究型岗位，需要持续跟进最新论文并快速实验，工作强度较大
- 适合有扎实RL和DL背景、热爱前沿技术、渴望在AI核心领域做出成果的研究型工程师或博士
缺点 / 挑战
- 大模型竞争激烈，项目周期短，可能需要应对快速迭代的压力
角色解读
- 技术纵深：深入大模型对齐与Agent方向，成为RLHF领域的专家
- 横向拓展：掌握多模态训练、世界模型等前沿技术，拓宽研究视野
- 领导力：带团队攻关关键技术，成为首席研究员或算法负责人
- 研究并优化大模型强化学习算法，包括RLHF、RFT、ReFT等，提升模型与人类偏好的对齐效果
- 设计和实现大规模强化学习训练管道，涵盖奖励建模、策略优化、数据收集等环节
- 结合监督微调（SFT）与强化学习，提升模型在Agent任务（如Computer Use、自动编程）上的表现
- 扎实的强化学习理论基础，熟悉RLHF、PPO等算法原理
- 精通PyTorch等深度学习框架，具备大规模分布式训练经验（DeepSpeed、FSDP、Ray RLlib）
- 较强的数学功底（统计、优化、信息论），能独立复现顶会论文（NeurIPS/ICLR/ICML）算法
申请策略
- 提前了解昆仑万维的大模型业务方向（如天工大模型），在面试中展现对业务的思考
- 准备一个与RLHF或Agent相关的项目演示，展示从问题定义到实现的全流程
- 突出RLHF或强化学习相关项目经验，包括训练框架、模型效果提升等量化指标
- 强调分布式训练实践，如使用DeepSpeed、FSDP进行大规模模型训练
- 列出顶会论文或开源贡献，体现学术和工程双重能力
- 系统学习强化学习理论，特别是PPO、DPO等算法，可阅读Spinning Up等教程
- 动手复现NeurIPS/ICLR上的RLHF或Agent论文，积累代码实战经验
面试指南
- 结构化回答：先给出核心概念，再分步骤阐述流程，最后总结关键点
- STAR法则：情境-任务-行动-结果，清晰展示项目背景和你的贡献
- 对比分析：将不同方法（如RLHF与DPO）进行比较，体现深度思考
- 请详细解释RLHF的完整流程，包括奖励模型训练和PPO优化
- 在大规模分布式训练中，如何处理数据并行和模型并行的负载均衡？
- 描述一个你使用强化学习解决实际问题的项目，遇到了哪些挑战？
- 如何评估一个强化学习训练管道的效率？有哪些优化手段？
- 你对Agent领域未来的研究方向有什么看法？
职位点评
71
综合评分
前沿大模型RL研究岗，技术成长极高，薪资可观，但WLB一般。
更适合这类人
最看重技术成长和前沿探索的求职者，对工作地点固定和加班有一定承受力。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利70
成长发展95
工作生活40
使命价值80
薪资福利
70中等
薪资水平高，但未明确提及福利，且需面试确认具体待遇。
薪资信号未披露（AI估算：30K-60K/月）
成长发展
95较高
处于大模型技术最前沿，有大量研究机会，能快速积累核心技能。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈大模型、强化学习、RLHF、RFT、DeepSpeed、PyTorch、分布式训练
业务类型profit_center
工作生活
40较低
仅现场办公，未提及弹性工作或远程，且大模型研发可能强度较大。
工作模式仅现场办公
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
80较高
大模型是高速增长赛道，推动AI前沿发展，有社会影响力。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度开拓性创新（行业首创）
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