微软
Sr Research Scientist
Sr Research Scientist
发布于 5 个月前普通员工/个人贡献者
上海市
高级经验
全职员工
仅现场办公
本科
研究与开发 (研发)
机器学习
检索增强生成 (Rag)
模型评估
深度学习
软件工程
Ai For Code
GitHub Copilot
LLMs
NLP
AI 估算 · 50k–90k
该职位要求高级AI研究经验，涉及前沿的LLM和代码生成技术，技能门槛高且市场稀缺，薪资竞争力强。
职位详情
关于这个职位
这是一个专注于利用人工智能提升开发者生产力的高级研究科学家职位
你将负责领导前沿项目，从概念到产品，构建和训练最先进的代码生成与编辑模型，并开发检索增强系统以提升模型对大型代码库的理解能力
你将与微软及GitHub的跨学科团队紧密合作，推动AI在软件工程领域的应用
最低要求
计算机科学或工程学四年制学位，并具有3年以上相关研究经验，或同等经验
在统计学、机器学习（包括深度学习、NLP、计量经济学）方面有扎实的学术背景和专业经验
具备构建云规模系统的经验，熟悉数据处理和数据科学的开源技术栈者优先
在自然语言处理、AI for code或相关领域有LLMs（大语言模型）使用经验
有将AI产品化以及与多学科团队合作的经验
能够满足微软、客户和/或政府的安全审查要求
工作职责
领导用于代码补全和编辑的最先进模型的开发与评估，推动代码理解、生成、修复和审查的边界
开发检索增强系统，以提升模型对大型复杂代码库的感知能力，从而实现上下文丰富的代码辅助
设计和原型化高效的推理算法，以实现大规模、快速、交互式的代码生成体验
与微软和GitHub的跨学科产品团队合作
紧跟AI for software engineering领域的研究文献和产品进展
优先资格
拥有计算机科学、统计学、物理/数学或相关领域的博士学位
有将机器学习模型产品化的经验者优先
优秀的沟通能力，能够撰写和展示研究论文
强大的团队合作与协作能力
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 平台优势：在微软这样的科技巨头工作，能接触到最前沿的AI研究、海量数据和顶尖的同事，资源和支持充足
- 前沿领域：专注于AI for code，这是当前AI应用的热点和高价值方向，技术积累具有很高的行业壁垒和未来潜力
- 产品影响力：工作成果直接应用于GitHub Copilot等影响数百万开发者的产品，能获得巨大的成就感和行业可见度
- 职业网络：有机会与微软研究院及GitHub的全球顶尖人才合作，快速拓展专业人脉
- 跨团队协作复杂：需要与不同部门、不同职能的团队紧密合作，对齐目标、沟通协调可能耗费大量精力
- 适合对AI技术充满热情，具备扎实的机器学习研究背景，并渴望将前沿AI研究应用于解决真实世界问题（尤其是提升开发者生产力）的资深工程师或科学家
缺点 / 挑战
- 技术挑战极高：需要持续跟进并创新最前沿的AI技术，解决代码理解、生成中的复杂问题，对学习和研究能力要求极高
- 成果压力：项目从研究到产品落地周期可能较长，且需要经受大规模用户和复杂场景的考验，对成果的可靠性和效果要求严格
角色解读
- 技术专家路径：可以深耕AI for code领域，成为该方向的顶尖专家或首席科学家，引领技术方向
- 技术管理路径：积累项目领导经验后，可转向管理更大型的研发团队或负责整个产品线的技术战略
- 行业影响力路径：通过在微软这样的平台工作，有机会将研究成果转化为行业标准工具（如Copilot），塑造软件开发方式的未来
- 你将领导AI for code项目的研发，从模型设计、训练到产品化落地，推动代码智能的边界
- 核心工作是开发和应用先进的LLM技术，特别是检索增强生成（RAG）系统，以提升模型对复杂代码库的理解和生成能力
- 你需要设计和优化推理算法，确保代码生成工具（如Copilot）在大规模应用时保持快速和交互性
- 你将与微软研究院、产品团队及GitHub的科学家、工程师和设计师进行跨团队协作，将研究成果转化为实际产品功能
- 深厚的机器学习与深度学习功底，特别是在NLP和LLMs领域有扎实的理论和实践经验
- 具备构建和优化大型AI模型的能力，熟悉模型训练、评估及产品化的全流程
- 出色的编程和系统设计能力，能够处理云规模的系统，并熟悉相关的数据科学工具栈
- 强大的跨团队沟通与协作能力，能够将复杂的技术概念清晰地传达给不同背景的同事
申请策略
- 深入了解微软CoreAI团队及GitHub Copilot的现有技术和产品动态，在申请材料或面试中展现出你对其业务和挑战的深刻理解
- 准备详细阐述你的研究思路和解决问题的方法论，而不仅仅是罗列技术工具，因为这是一个偏重研究和创新的岗位
- 重点突出与LLMs、NLP或AI for code相关的项目经验，详细描述你在模型开发、训练、评估或优化中的具体贡献和技术细节
- 展示你将AI研究或模型成功产品化、或与多学科团队合作推进项目的经历，用数据和成果说明你的影响力
- 列举你熟悉的机器学习框架（如PyTorch, TensorFlow）、云平台工具以及数据处理技术栈，证明你的工程实现能力
- 如有发表的高质量研究论文、开源项目贡献或在知名会议上的演讲，务必作为亮点呈现
- 深入理解并实践检索增强生成（RAG）技术，尝试在代码相关的数据集上构建小型的原型系统
- 加强对软件工程和大型代码库分析的理解，可以学习一些代码分析工具或研究现有的AI for code开源项目
面试指南
- 对于技术问题，采用“情境-任务-行动-结果”（STAR）框架来组织答案，清晰阐述问题背景、你的具体行动、使用的技术方案以及最终可量化的成果
- 对于系统设计或方法论问题，可以先从高层次阐述核心原则和考量维度，然后逐步深入技术细节，展现你的结构化思维和深度
- 对于协作类问题，重点展示你的沟通技巧、换位思考能力以及如何利用技术专长推动团队达成共同目标
- 请详细介绍一个你过去参与的、与LLM或代码生成相关的项目，你在其中扮演的角色、遇到的技术挑战以及如何解决的？
- 如何设计一个检索增强生成（RAG）系统来帮助模型理解一个全新的、庞大的开源代码仓库？你会考虑哪些关键因素？
- 在将研究原型转化为稳定、可扩展的产品功能时，你通常需要考虑和解决哪些工程和算法上的问题？
- 你如何评估一个代码生成或补全模型的好坏？你会设计哪些评估指标和实验？
- 请描述一次你与产品经理、设计师或其他非技术背景同事成功合作推进项目的经历
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