
职位描述
1.利用 Prompt Engineering(PE)与 AI Agent 架构,能够熱,练使用大模型进行自动化生产。针对模型高频问题,基于 SFT与 RL 需求,设计 PE 策略、workow工作流等,探索更高效的数据生产方式。
2.协同产品、研发团队,参与大模型后训练(SFT/RLHF)从数据采集、标注、数据合成到质星评估的完整模型效果数据分析和优化流程。
3.通过数据分析、模型表现横向比较,深入挖掘数据背后对模型提升有价值的信息。制定并选代数据标准、细化规则,对自动构造的数据能够提出筛选策略。
4、对合成数据、合成数据各节点产出数据进行人工检查、分析,定量、定性问题,反馈数据认知,确保数据质量能满足模型深度研究的需求。
职位要求
1.本科及以上学历,计算机、人工智能、应用数学、语言学、法律、金融等相关专业,有独立完成研究报告,熟悉学术研究方法。
2.熟悉 Prompt Engineering 核心方法论,有 PE 项目实践经验,理解 AI Agent 工作原理、Function Cal 机制,学握 SFT 与 RL 等基础概念
3.较强的语言逻辑、数学逻辑,能够注意到语言模型在问题解决过程中输出的迈辑问题,并提出更合理的决策优化思路。
4.对前沿的模型训练策略、训练数据集构造方法、评估策略有深入了解,并能够提出有建设性的复用方案,或指出问题。
5.具备优秀的理解力和问题抽象能力,能够跨团队协作,具备问题解决能力及自驱力。
6.加分项:拥有架构思维,有本地部署开源模型经验,或使用 Python 进行数据处理与 Agent 工具链开发,有自动化脚本开发经验,
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