混元多模态强化学习后训练算法工程师（框架协同方向）（北京/上海）

1.算法-框架协同设计：作为算法与框架团队之间的技术桥梁，深入理解多模态大模型后训练算法（如RLHF、DPO、课程强化学习等）的原理与演进趋势，并将其转化为对底层框架的功能需求，为框架架构设计建言献策； 2.训练流程优化与评测：主导或深度参与后训练流程（如多模态SFT、RLHF）的搭建、优化与效果评测。关注训练稳定性、效率及泛化能力，特别是针对跨模态对齐、奖励函数设计及策略优化等环节提出系统性改进方案； 3.技术调研与瓶颈攻关：主动跟踪学术界与工业界在多模态强化学习后训练领域的前沿进展。针对训练中出现的瓶颈（如OOD泛化不足； 4.模态融合冲突等），进行根因分析，并与框架团队协作制定解决方案； 5.跨团队支持与知识沉淀：高效协同框架开发、硬件优化及业务算法团队，确保技术方案落地。撰写高质量的技术文档、设计稿与实验报告，并组织内部分享，推动团队整体技术认知提升。

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