岗位描述（节选）
参与大语言模型的核心技术研发，包括但不限于：
1、预训练优化（数据合成、长上下文建模、训练动态分析）；
2、后训练技术（强化学习、奖励模型、推理能力提升）；
3、代码生成与理解（自动化数据构建、运行反馈优化）；
4、模型架构创新（MoE、高效推理、稳定性优化）；
5、探索AI Agent、长序列推理、在线学习等新兴方向。
熟悉大语言模型（如Transformer、MoE）的核心原理，具备以下至少一项经验：
1、大规模模型训练（分布式训练、数据优化）；
2、强化学习、奖励建模或AI Agent开发；
3、代码生成、程序理解或相关领域；
4、模型架构优化（如高效推理、长上下文处理）；
5、熟练使用PyTorch、DeepSpeed等框架，具备代码实现与调试能力。