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职位搜索/小红书/【hi lab】大模型AI native算法工程师
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小红书 (Xiaohongshu)

职位信息

上海市 / 北京市 / 浙江省-杭州市
中级经验
全职员工
仅现场办公
学历未注明
普通员工/个人贡献者

标签

PyTorch强化学习TensorFlowJAX多模态SFT大模型RLHFDPORlaif
💡

核心评价

前沿大模型技术岗,高成长潜力,薪资竞争力强,工作地点优越,但WLB信息不明。

【hi lab】大模型AI native算法工程师

🤖 AI 估测:¥35K-70K

发布时间:28 天前

立即应聘

ℹ️关于这个职位

该职位是大模型AI native算法工程师,专注于大模型的后训练、对齐与能力提升
你将负责设计和迭代SFT、RLHF等后训练流水线,构建可扩展的监督反馈系统,并致力于提升模型的通用推理、工具使用、长期记忆及安全对齐能力
最终目标是将研究成果与产品团队结合,打造小红书下一代战略级AI应用

✓工作职责

工作职责 1、Post-Training Pipeline 设计与迭代:搭建并持续优化 SFT、RM、RLHF / RLAIF / RLVF 等后训练流水线,支持多模态模型的高效迭代,让千亿级大模型在一次次“后训练”中真正变得聪明、智慧、安全 2、可扩展监督与反馈系统:设计低成本人类 + AI 组合反馈机制,自动化完成偏好采集、对齐传递与数据质量评估,通过 Product-Research co-design 探索构建真实用户反馈的模型迭代机制 3、通用推理与工具使用能力提升:构建跨模态强化学习环境和多样化奖励体系,帮助模型学会调用外部工具、提升模型利用文本-图像-语音跨模态信息进行复杂推理和问题解决能力 4、长期记忆、个性化与终身学习:探索持久记忆与动态偏好建模,使模型能够跨会话记住用户偏好、持续学习而不遗忘核心能力 5、安全评估与价值观对齐:搭建安全对齐机制、红队测试、越狱防御与自动化评测框架,量化模型幻觉、稳定性及价值观一致性,制定风险缓解策略,确保模型在开放场景中始终行为可控 6、跨职能落地:与产品、设计、人文训练师及数据团队,把研究成果迅速推向真实场景,打造小红书下一代战略级 AI native 应用产品

⭐最低要求

扎实机器学习与深度学习基础,熟练掌握 PyTorch / JAX / TensorFlow 等任一框架
熟悉后训练常用技术(SFT、RLHF / DPO / RLAIF 等)或具备相关项目 / 竞赛 / 论文经验
具备 实验设计与问题定位能力,能独立分析大模型在不同数据分布和任务场景下的表现
善于沟通和团队协作,乐于在快速迭代中分享想法、推动落地

👍优先资格

加分项 - 有深度参与贡献的顶会(ICML / NeurIPS / ICLR / ACL / CVPR 等)论文 - ACM-ICPC、NOI/IOI、Kaggle 等竞赛奖项 - 参与过开源 / 闭源大模型的 Alignment / Post-Training 项目经历
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