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1、负责AI Coding场景下大模型能力优化,持续提升AI生成代码的正确性、需求一致性和可维护性; 2、研究并落地Reasoning、Agent、Long Context、Memory、Feedback Learning等前沿技术,提升模型在复杂软件工程场景中的理解、推理与问题解决能力; 3、构建面向需求、业务逻辑、历史代码和工程规范的知识理解与应用能力,提升模型对真实研发场景的认知水平; 4、基于真实开发者反馈构建训练数据与反馈学习体系,推动模型持续学习和能力进化,构建从用户反馈到模型优化的数据飞轮,实现质量能力的持续迭代和规模化提升; 5、探索SFT、DPO、RLHF、RFT等后训练技术在代码质量场景中的应用,持续优化模型效果。
1、计算机、人工智能、数学等相关专业,本科及以上学历; 2、扎实的机器学习、深度学习基础,深入理解Transformer、大语言模型训练与推理机制; 3、熟悉PyTorch等深度学习框架,具备较强算法实现与工程能力; 4、熟悉大模型后训练相关技术,对SFT、DPO、RLHF、RFT等至少一个方向有实践经验; 5、具备优秀的问题抽象与创新能力,对AI Coding、Agent和软件工程智能化方向有浓厚兴趣。



