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        "responsibilities": "1、负责企业数据预训练数据的合成、清洗、权重分配、来源扩充等一系列工作，持续提高预训练、中程训练等阶段的数据质量；负责探究预训练小领域数据的配比和最终效果之间的关系；开发数据合成链路，解决模型中的关键问题；\n2、负责探究深度推理技术，探究Test-time Compute和模型效果的Scaling laws，负责后训练奖励模型、强化学习算法的一系列优化流程，探究高价值数据到RL过程的数据飞轮；\n3、专注于企业服务强化学习中的奖励模型（Reward Model）的优化和创新；包括和SFT阶段配合解决判别能力较差的场景、探究合成数据进行奖励模型的预训练、组织标注人员进行奖励模型的标注、前沿探究。",
        "requirements_text": "1、本科及以上学历，计算机、物理、数学、神经科学或相关专业；\n2、具备扎实的计算机科学功底和编程能力，熟悉常见算法和数据结构，具有良好的编程习惯；\n3、熟悉语言模型的基本技术、模型结构，对AI的未来有技术信念和工作热情；\n4、工作认真细致，计划性强，具有刨根问底的探究精神，对研发工作中有很强的实事求是的落地信念，追求最终效果或能带来可观察改变的过程创新。\n\n加分项：\n1、有NOI、ACM竞赛经历者优先；有强化学习、后训练、推荐领域出色的数据驱动工作者优先；\n2、熟悉强化学习相关技术和细节，曾深度参与强化学习项目或语言模型项目；\n3、具有较强的工程能力，能迅速实现行业新想法的原型。",
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    "fulltext": "AI应用技术Leader-集团信息系统\n职位描述\n1、负责企业数据预训练数据的合成、清洗、权重分配、来源扩充等一系列工作，持续提高预训练、中程训练等阶段的数据质量；负责探究预训练小领域数据的配比和最终效果之间的关系；开发数据合成链路，解决模型中的关键问题；\n2、负责探究深度推理技术，探究Test-time Compute和模型效果的Scaling laws，负责后训练奖励模型、强化学习算法的一系列优化流程，探究高价值数据到RL过程的数据飞轮；\n3、专注于企业服务强化学习中的奖励模型（Reward Model）的优化和创新；包括和SFT阶段配合解决判别能力较差的场景、探究合成数据进行奖励模型的预训练、组织标注人员进行奖励模型的标注、前沿探究。\n\n职位要求\n1、本科及以上学历，计算机、物理、数学、神经科学或相关专业；\n2、具备扎实的计算机科学功底和编程能力，熟悉常见算法和数据结构，具有良好的编程习惯；\n3、熟悉语言模型的基本技术、模型结构，对AI的未来有技术信念和工作热情；\n4、工作认真细致，计划性强，具有刨根问底的探究精神，对研发工作中有很强的实事求是的落地信念，追求最终效果或能带来可观察改变的过程创新。\n\n加分项：\n1、有NOI、ACM竞赛经历者优先；有强化学习、后训练、推荐领域出色的数据驱动工作者优先；\n2、熟悉强化学习相关技术和细节，曾深度参与强化学习项目或语言模型项目；\n3、具有较强的工程能力，能迅速实现行业新想法的原型。\n1、负责企业数据预训练数据的合成、清洗、权重分配、来源扩充等一系列工作，持续提高预训练、中程训练等阶段的数据质量；负责探究预训练小领域数据的配比和最终效果之间的关系；开发数据合成链路，解决模型中的关键问题；\n2、负责探究深度推理技术，探究Test-time Compute和模型效果的Scaling laws，负责后训练奖励模型、强化学习算法的一系列优化流程，探究高价值数据到RL过程的数据飞轮；\n3、专注于企业服务强化学习中的奖励模型（Reward Model）的优化和创新；包括和SFT阶段配合解决判别能力较差的场景、探究合成数据进行奖励模型的预训练、组织标注人员进行奖励模型的标注、前沿探究。\n1、本科及以上学历，计算机、物理、数学、神经科学或相关专业；\n2、具备扎实的计算机科学功底和编程能力，熟悉常见算法和数据结构，具有良好的编程习惯；\n3、熟悉语言模型的基本技术、模型结构，对AI的未来有技术信念和工作热情；\n4、工作认真细致，计划性强，具有刨根问底的探究精神，对研发工作中有很强的实事求是的落地信念，追求最终效果或能带来可观察改变的过程创新。\n\n加分项：\n1、有NOI、ACM竞赛经历者优先；有强化学习、后训练、推荐领域出色的数据驱动工作者优先；\n2、熟悉强化学习相关技术和细节，曾深度参与强化学习项目或语言模型项目；\n3、具有较强的工程能力，能迅速实现行业新想法的原型。",
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