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职位列表 链接有效 不适用(官网全量采集) official:kuaishou:12860

【快Star】大模型后训练研发工程师

未披露 · 北京 · 快手科技

主分类:大模型与生成式算法研发
算法与数据
来源 JD 数据(旧分类保留,当前主分类见上方)
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        "responsibilities": "【快Star】大模型后训练研发工程师\n\n基础信息\n招聘项目:全部校招\n招聘类型:校招\n职位类别:J1020\n工作地点:北京\n发布时间:2026-05-27\n\n岗位职责\n1、模型微调与对齐研发:负责大语言模型、多模态大模型的SFT监督微调、DPO、KTO、RLHF等后训练对齐算法研发与落地,优化模型对话逻辑、真实性、逻辑性、共情能力,解决模型幻觉、问答偏差、安全风险等问题;\n2、领域模型专项优化:针对政企办公、金融、教育、文娱等垂直场景,开展大模型领域适配微调,构建领域专属后训练方案,提升模型在专业问答、推理、生成、决策场景下的专项能力;\n3、训练数据体系建设:参与后训练高质量数据集的设计、筛选、清洗、标注与迭代优化,制定数据质量标准,挖掘数据短板,通过数据迭代驱动模型能力持续升级;\n4、训练工程落地优化:基于Transformer架构,依托主流训练框架,完成大模型规模化微调、分布式训练落地,优化训练效率、显存占用、收敛效果,保障大模型后训练流程高效、稳定迭代;\n5、模型评测与迭代:搭建大模型后训练评测体系,包含通用能力、领域能力、安全对齐、幻觉率、流畅度等多维度评测,根据评测结果迭代优化训练策略、数据方案与算法模型;\n6、前沿技术调研落地:跟踪国内外大模型后训练、模型对齐、高效微调、小样本学习、模型轻量化等前沿技术,结合业务场景完成技术创新与落地,持续提升模型综合性能。\n\n任职要求\n1、本科及以上学历,计算机、人工智能、软件工程、数学、统计学等相关专业,有大模型后训练、微调对齐相关工作/项目经验;\n2、扎实的深度学习、自然语言处理基础,熟悉Transformer核心原理,熟练掌握大模型预训练、微调、对齐的核心技术逻辑;\n3、熟练使用Python编程语言,精通PyTorch/TensorFlow任意一种主流深度学习框架。\n专业能力要求:\n1、核心技术能力:熟练掌握大模型SFT、DPO、KTO、RLHF等主流后训练对齐算法,完整参与过7B/14B/32B及以上大模型的后训练迭代项目;\n2、工程落地能力:熟悉LLaMA、Qwen、ChatGLM、Llama系列主流开源大模型,掌握LoRA、QLoRA、全量微调等高效微调方案,具备分布式微调训练落地经验;\n3、数据与评测能力:具备后训练数据集构建、数据清洗、数据蒸馏经验,熟悉大模型自动化评测、人工评测体系搭建,可通过数据和评测驱动模型迭代;\n4、工具框架掌握:熟练使用Hugging Face、Transformers、PEFT、TRL等开源工具库,熟悉DeepSpeed、Megatron-LM分布式训练框架者优先。",
        "requirements_text": "【快Star】大模型后训练研发工程师\n\n基础信息\n招聘项目:全部校招\n招聘类型:校招\n职位类别:J1020\n工作地点:北京\n发布时间:2026-05-27\n\n岗位职责\n1、模型微调与对齐研发:负责大语言模型、多模态大模型的SFT监督微调、DPO、KTO、RLHF等后训练对齐算法研发与落地,优化模型对话逻辑、真实性、逻辑性、共情能力,解决模型幻觉、问答偏差、安全风险等问题;\n2、领域模型专项优化:针对政企办公、金融、教育、文娱等垂直场景,开展大模型领域适配微调,构建领域专属后训练方案,提升模型在专业问答、推理、生成、决策场景下的专项能力;\n3、训练数据体系建设:参与后训练高质量数据集的设计、筛选、清洗、标注与迭代优化,制定数据质量标准,挖掘数据短板,通过数据迭代驱动模型能力持续升级;\n4、训练工程落地优化:基于Transformer架构,依托主流训练框架,完成大模型规模化微调、分布式训练落地,优化训练效率、显存占用、收敛效果,保障大模型后训练流程高效、稳定迭代;\n5、模型评测与迭代:搭建大模型后训练评测体系,包含通用能力、领域能力、安全对齐、幻觉率、流畅度等多维度评测,根据评测结果迭代优化训练策略、数据方案与算法模型;\n6、前沿技术调研落地:跟踪国内外大模型后训练、模型对齐、高效微调、小样本学习、模型轻量化等前沿技术,结合业务场景完成技术创新与落地,持续提升模型综合性能。\n\n任职要求\n1、本科及以上学历,计算机、人工智能、软件工程、数学、统计学等相关专业,有大模型后训练、微调对齐相关工作/项目经验;\n2、扎实的深度学习、自然语言处理基础,熟悉Transformer核心原理,熟练掌握大模型预训练、微调、对齐的核心技术逻辑;\n3、熟练使用Python编程语言,精通PyTorch/TensorFlow任意一种主流深度学习框架。\n专业能力要求:\n1、核心技术能力:熟练掌握大模型SFT、DPO、KTO、RLHF等主流后训练对齐算法,完整参与过7B/14B/32B及以上大模型的后训练迭代项目;\n2、工程落地能力:熟悉LLaMA、Qwen、ChatGLM、Llama系列主流开源大模型,掌握LoRA、QLoRA、全量微调等高效微调方案,具备分布式微调训练落地经验;\n3、数据与评测能力:具备后训练数据集构建、数据清洗、数据蒸馏经验,熟悉大模型自动化评测、人工评测体系搭建,可通过数据和评测驱动模型迭代;\n4、工具框架掌握:熟练使用Hugging Face、Transformers、PEFT、TRL等开源工具库,熟悉DeepSpeed、Megatron-LM分布式训练框架者优先。",
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