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        "responsibilities": "1. 用户偏好采集与建模：设计并构建系统化的用户偏好数据采集方案，深入分析用户行为与反馈信号，建立多维度、可扩展的用户偏好表征与建模体系，为 Reward Model 训练提供高质量数据基础。\n2. Reward Model 训练与优化：训练高精度、低偏差的 Reward Model，覆盖创作质量、指令遵循、安全对齐、人类偏好等多个专项维度；持续优化训练策略，有效缓解 Reward Hacking 与分布偏移问题，为下游 RL 训练（PPO / GRPO 等）和用户偏好评测提供可靠的奖励信号。\n3. 用户反馈分析与 Badcase 聚类：建立从线上用户反馈到模型迭代的闭环机制，利用聚类、归因分析等方法系统性挖掘 Badcase，定位模型能力短板与偏好盲区，驱动数据策略与训练目标的持续优化。\n4. LLM Judge / Verifier 体系建设：研究并构建基于 LLM 的自动化评测与验证体系，设计可 Scalable 的 Verifier 信号，使其既能作为高效的偏好评测工具，也能作为奖励信号直接融入 RL 训练流程，提升模型迭代的自动化程度与覆盖广度。\n5. 偏好对齐前沿探索：持续跟踪 RLHF / RLAIF / DPO / Constitutional AI 等对齐技术的前沿进展，探索更高效的偏好学习范式，推动 Qwen 在对齐质量与训练效率上的双重突破。",
        "requirements_text": "1. 计算机、机器学习、人工智能、自然语言处理等相关专业，硕士及以上学历。\n2. 具有 RLHF / Reward Modeling / 偏好对齐方向的实践经验，熟悉 PPO、DPO、GRPO 等主流算法的原理与工程实现。\n3. 精通 Python 及 PyTorch 等深度学习框架，具备扎实的工程能力，能够独立完成从数据处理、模型训练到评测部署的全链路工作。\n4. 对数据质量高度敏感，具备优秀的数据分析与问题诊断能力，能够从复杂反馈信号中提炼有效的优化方向。\n加分项\n1. 熟悉主流 RL 训练框架（如 veRL ）及大规模分布式训练方案（DeepSpeed、Megatron-LM、FSDP）。\n2. 在 Reward Model 泛化性、Reward Hacking 缓解、偏好数据合成等方向有深入研究或实际落地经验。\n3. 曾在 NeurIPS、ICLR、ICML、ACL 等顶级会议发表对齐、强化学习或 NLP 相关论文，具有一定学术影响力。\n4. 拥有知名开源项目贡献经历，在开源社区具有较好的影响力。\n5. 具备线上系统用户反馈分析经验，熟悉 A/B 测试、用户行为建模等方法论。",
        "skills": [AI生成
            "Python",
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    "fulltext": "Token Foundry-RLHF 算法专家-Qwen\nToken Foundry-RLHF 算法专家-Qwen\n\n基础信息\n职位类别：技术类-算法\n工作地点：北京 / 杭州\n\n职位描述\n1. 用户偏好采集与建模：设计并构建系统化的用户偏好数据采集方案，深入分析用户行为与反馈信号，建立多维度、可扩展的用户偏好表征与建模体系，为 Reward Model 训练提供高质量数据基础。\n2. Reward Model 训练与优化：训练高精度、低偏差的 Reward Model，覆盖创作质量、指令遵循、安全对齐、人类偏好等多个专项维度；持续优化训练策略，有效缓解 Reward Hacking 与分布偏移问题，为下游 RL 训练（PPO / GRPO 等）和用户偏好评测提供可靠的奖励信号。\n3. 用户反馈分析与 Badcase 聚类：建立从线上用户反馈到模型迭代的闭环机制，利用聚类、归因分析等方法系统性挖掘 Badcase，定位模型能力短板与偏好盲区，驱动数据策略与训练目标的持续优化。\n4. LLM Judge / Verifier 体系建设：研究并构建基于 LLM 的自动化评测与验证体系，设计可 Scalable 的 Verifier 信号，使其既能作为高效的偏好评测工具，也能作为奖励信号直接融入 RL 训练流程，提升模型迭代的自动化程度与覆盖广度。\n5. 偏好对齐前沿探索：持续跟踪 RLHF / RLAIF / DPO / Constitutional AI 等对齐技术的前沿进展，探索更高效的偏好学习范式，推动 Qwen 在对齐质量与训练效率上的双重突破。\n\n职位要求\n1. 计算机、机器学习、人工智能、自然语言处理等相关专业，硕士及以上学历。\n2. 具有 RLHF / Reward Modeling / 偏好对齐方向的实践经验，熟悉 PPO、DPO、GRPO 等主流算法的原理与工程实现。\n3. 精通 Python 及 PyTorch 等深度学习框架，具备扎实的工程能力，能够独立完成从数据处理、模型训练到评测部署的全链路工作。\n4. 对数据质量高度敏感，具备优秀的数据分析与问题诊断能力，能够从复杂反馈信号中提炼有效的优化方向。\n加分项\n1. 熟悉主流 RL 训练框架（如 veRL ）及大规模分布式训练方案（DeepSpeed、Megatron-LM、FSDP）。\n2. 在 Reward Model 泛化性、Reward Hacking 缓解、偏好数据合成等方向有深入研究或实际落地经验。\n3. 曾在 NeurIPS、ICLR、ICML、ACL 等顶级会议发表对齐、强化学习或 NLP 相关论文，具有一定学术影响力。\n4. 拥有知名开源项目贡献经历，在开源社区具有较好的影响力。\n5. 具备线上系统用户反馈分析经验，熟悉 A/B 测试、用户行为建模等方法论。\n1. 用户偏好采集与建模：设计并构建系统化的用户偏好数据采集方案，深入分析用户行为与反馈信号，建立多维度、可扩展的用户偏好表征与建模体系，为 Reward Model 训练提供高质量数据基础。\n2. Reward Model 训练与优化：训练高精度、低偏差的 Reward Model，覆盖创作质量、指令遵循、安全对齐、人类偏好等多个专项维度；持续优化训练策略，有效缓解 Reward Hacking 与分布偏移问题，为下游 RL 训练（PPO / GRPO 等）和用户偏好评测提供可靠的奖励信号。\n3. 用户反馈分析与 Badcase 聚类：建立从线上用户反馈到模型迭代的闭环机制，利用聚类、归因分析等方法系统性挖掘 Badcase，定位模型能力短板与偏好盲区，驱动数据策略与训练目标的持续优化。\n4. LLM Judge / Verifier 体系建设：研究并构建基于 LLM 的自动化评测与验证体系，设计可 Scalable 的 Verifier 信号，使其既能作为高效的偏好评测工具，也能作为奖励信号直接融入 RL 训练流程，提升模型迭代的自动化程度与覆盖广度。\n5. 偏好对齐前沿探索：持续跟踪 RLHF / RLAIF / DPO / Constitutional AI 等对齐技术的前沿进展，探索更高效的偏好学习范式，推动 Qwen 在对齐质量与训练效率上的双重突破。\n1. 计算机、机器学习、人工智能、自然语言处理等相关专业，硕士及以上学历。\n2. 具有 RLHF / Reward Modeling / 偏好对齐方向的实践经验，熟悉 PPO、DPO、GRPO 等主流算法的原理与工程实现。\n3. 精通 Python 及 PyTorch 等深度学习框架，具备扎实的工程能力，能够独立完成从数据处理、模型训练到评测部署的全链路工作。\n4. 对数据质量高度敏感，具备优秀的数据分析与问题诊断能力，能够从复杂反馈信号中提炼有效的优化方向。\n加分项\n1. 熟悉主流 RL 训练框架（如 veRL ）及大规模分布式训练方案（DeepSpeed、Megatron-LM、FSDP）。\n2. 在 Reward Model 泛化性、Reward Hacking 缓解、偏好数据合成等方向有深入研究或实际落地经验。\n3. 曾在 NeurIPS、ICLR、ICML、ACL 等顶级会议发表对齐、强化学习或 NLP 相关论文，具有一定学术影响力。\n4. 拥有知名开源项目贡献经历，在开源社区具有较好的影响力。\n5. 具备线上系统用户反馈分析经验，熟悉 A/B 测试、用户行为建模等方法论。",
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