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职位搜索/小红书/基础模型算法工程师 - LLM Post-training
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小红书 (Xiaohongshu)

职位信息

北京市 / 上海市 / 浙江省-杭州市
高级经验
全职员工
仅现场办公
硕士
普通员工/个人贡献者

标签

PyTorchLLMSFTMegatron-LMDeepSpeed强化学习 (Rl)Post-TrainingReward ModelAgentic
💡

核心评价

头部大厂核心AI岗,技术前沿成长性极佳,薪资竞争力强,但WLB可能面临挑战。

基础模型算法工程师 - LLM Post-training

🤖 AI 估测:¥45K-80K

发布时间:28 天前

立即应聘

ℹ️关于这个职位

这是一个专注于大语言模型(LLM)后训练(Post-training)的高级算法工程师职位
你将负责通过SFT、强化学习(RL)等技术,提升模型在推理(Reasoning)、智能体(Agentic)能力以及与人类意图对齐方面的表现,目标是打造业界顶尖的AI核心能力,以支撑小红书在搜索、广告、推荐、电商等核心业务场景的应用

✓工作职责

大规模对齐与强化学习:研发并优化 SFT、RL(如GRPO 等)算法,构建高精度的 Reward Model,解决模型在复杂指令下的对齐问题
推理模型(Reasoning)优化:探索长链推理(CoT)、强化学习驱动的自反思与自进化机制,提升模型在的 System 2 思维能力
Agentic RL 与Agency:研发面向 Search Agent、Code Agent 和 Tool-use Agent 的强化学习方案,提升模型在开放环境中的任务拆解、工具调用及闭环执行能力
合成数据与模型进化:探索高质量合成数据的生成与过滤技术,实现模型能力的自我循环与持续进化

⭐最低要求

背景:计算机、数学等相关专业硕士/博士
深入理解 Transformer 架构及大模型训练全流程
专业深耕:在 Search(搜索)、Code(代码生成/工程)、tool-use、alignment 或 RL(强化学习) 领域有深厚积累
工程能力:熟练使用 PyTorch,有 DeepSpeed、Megatron-LM 或 Ray 等大规模分布式训练实战经验

👍优先资格

加分项:在 NeurIPS, ICML, ICLR, ACL 等顶会发表过高质量论文
在 LLM 大家关注的 Benchmark 榜单有深入研究或优异表现
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