主分类：大模型与生成式算法研发
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
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"job_title": "【LongCat实习】大模型预训练数据科学与模型潜力前沿研究",
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"company_description": "美团通过科技推动服务零售和商品零售的数字化，连接消费者与商户。"
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"responsibilities": "本课题聚焦于超大规模预训练数据的深度理解、提纯与价值挖掘，建立数据与模型能力之间的因果联系，打造下一代万亿基座模型的高效数据引擎，致力于提升基座模型的智能上限。研究内容包括但不限于：\n1.研发基于模型的高效数据质量评估、去重与清洗算法，提高数据质量、多样性和覆盖度。\n2.深入探究数据分布与模型能力的因果关系，建立“训练数据-模型效果”归因机制，探索并突破基座模型的能力上限。\n3.探索自动化数据筛选机制、动态配比（Data Mixture）与多阶段训练范式，探索不同类型数据对模型能力的Scaling Law。\n4.构建科学、多维度的基座模型能力和潜力评估，驱动预训练数据策略的优化，形成高效的数据迭代闭环。",
"requirements_text": "1.硕士及以上学历，计算机、人工智能、数学、NLP等相关专业，博士优先；\n2.在大模型领域有研究基础，或参与过有影响力的开源项目，在ICLR/NeurIPS/ICML/ACL等顶会发表论文者优先；\n3.对大模型有浓厚兴趣，对“什么是好数据”有深刻洞察和理解，有较强的问题分析、自主探索和快速迭代的能力。",
"skills": [AI生成
"大语言模型"
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"preferred_qualifications": "1.硕士及以上学历，计算机、人工智能、数学、NLP等相关专业，博士优先；2.在大模型领域有研究基础，或参与过有影响力的开源项目，在ICLR/NeurIPS/ICML/ACL等顶会发表论文者优先",
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"fulltext": "【LongCat实习】大模型预训练数据科学与模型潜力前沿研究\n【LongCat实习】大模型预训练数据科学与模型潜力前沿研究\n\n基础信息\n工作地点：北京市 / 上海市\n职位类别：技术类\n职位族群：算法\n更新时间：2026-06-30\n\n岗位职责\n本课题聚焦于超大规模预训练数据的深度理解、提纯与价值挖掘，建立数据与模型能力之间的因果联系，打造下一代万亿基座模型的高效数据引擎，致力于提升基座模型的智能上限。研究内容包括但不限于：\n1.研发基于模型的高效数据质量评估、去重与清洗算法，提高数据质量、多样性和覆盖度。\n2.深入探究数据分布与模型能力的因果关系，建立“训练数据-模型效果”归因机制，探索并突破基座模型的能力上限。\n3.探索自动化数据筛选机制、动态配比（Data Mixture）与多阶段训练范式，探索不同类型数据对模型能力的Scaling Law。\n4.构建科学、多维度的基座模型能力和潜力评估，驱动预训练数据策略的优化，形成高效的数据迭代闭环。\n\n岗位基本要求\n1.硕士及以上学历，计算机、人工智能、数学、NLP等相关专业，博士优先；\n2.在大模型领域有研究基础，或参与过有影响力的开源项目，在ICLR/NeurIPS/ICML/ACL等顶会发表论文者优先；\n3.对大模型有浓厚兴趣，对“什么是好数据”有深刻洞察和理解，有较强的问题分析、自主探索和快速迭代的能力。\n本课题聚焦于超大规模预训练数据的深度理解、提纯与价值挖掘，建立数据与模型能力之间的因果联系，打造下一代万亿基座模型的高效数据引擎，致力于提升基座模型的智能上限。研究内容包括但不限于：\n1.研发基于模型的高效数据质量评估、去重与清洗算法，提高数据质量、多样性和覆盖度。\n2.深入探究数据分布与模型能力的因果关系，建立“训练数据-模型效果”归因机制，探索并突破基座模型的能力上限。\n3.探索自动化数据筛选机制、动态配比（Data Mixture）与多阶段训练范式，探索不同类型数据对模型能力的Scaling Law。\n4.构建科学、多维度的基座模型能力和潜力评估，驱动预训练数据策略的优化，形成高效的数据迭代闭环。\n1.硕士及以上学历，计算机、人工智能、数学、NLP等相关专业，博士优先；\n2.在大模型领域有研究基础，或参与过有影响力的开源项目，在ICLR/NeurIPS/ICML/ACL等顶会发表论文者优先；\n3.对大模型有浓厚兴趣，对“什么是好数据”有深刻洞察和理解，有较强的问题分析、自主探索和快速迭代的能力。",
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