岗位描述
岗位描述：深度参与 CodeLLM 的数据处理、清洗与优化，科学地改进、筛选和平衡用于大模型预训练与对齐训练的数据质量，提升模型在 Pretrain 和 SFT 阶段的代码能力与智能体能力；通过 SFT（监督微调）、RL（强化学习）以及工具、Docker 环境和任务的构建与扩展，积极提升 Coding/SWE Agent 能力，并沉淀有效训练智能体模型的实践方法；深入探索增强模型问题求解能力的方法，目标是在简单和中等难度算法题上接近 100% 准确率，并尽可能提升高难度算法题（IOI/ICPC 级别）的求解率，推动模型智能上限；提升用户在代码与软件工程相关问题上的求解成功率和满意度，使模型真正易用、好用。 岗位要求：本科及以上学历，计算机科学、人工智能、自动化、数学或相关专业优先；具备扎实的编程基础，深入理解数据结构与算法设计，熟练掌握 Python、C++ 等一种或多种主流编程语言，熟悉 PyTorch、TensorFlow、Hugging Face 等深度学习框架与库；有丰富的大模型预训练与对齐训练实操经验，或具备 Code/SWE 优化经验者优先；在机器学习和人工智能领域有顶级学术会议论文发表或突出成果者优先；具备 ACM、IOI、NOI、Top Coder 等算法竞赛获奖经历者加分；具备强责任心、主动性，以及良好的沟通协作能力。