岗位描述
负责模型架构的研发、优化与创新，包括 Attention、MoE 等架构改进及全新架构探索；负责下一代预训练范式的研究与创新，推动相关技术规模化发展；从算法角度推动大模型训练和推理的低成本化，包括优化器改进、量化、投机采样等技术；研究通用智能的本质，设计和迭代通用智能的评估与观测方法，以指导下一代范式演进；负责提升大语言基座模型在代码、数学、推理等方面的能力，系统性增强模型能力并实现数据飞轮。要求具备独立研究能力，曾发表机器学习或相关领域一作论文；具备扎实的编程基础和优秀的工程能力，能够独立实现相关算法和实验；有大模型领域实习或科研经验者优先；具备良好的团队协作与沟通能力。