豆包大模型算法研究员-Seed

1、跟踪并探索LLM/Agent/多语言等前沿方向，面向真实生产力场景（如：信息分析与处理、客服与销售、搜索与推荐、办公自动化等）提升效果，沉淀通用可规模化的方法论与系统能力； 2、围绕LLM/Agent/多语言能力与训练范式开展探索与优化，包括但不限于： 1）LLM能力优化：指令遵循、复杂推理、长上下文、生成质量与幻觉治理等； 2）Agent能力提升：规划与决策、工具调用与推理、上下文管理与记忆、长程任务和多Agent等； 3）多语言能力建设：多语言指令遵循与复杂推理、多语言检索与知识增强、小语种与跨语言一致性等； 4）训练与优化方法：大规模数据与环境扩展、奖励/偏好建模（生成式奖励、RLHF等）、端到端强化学习等； 3、挖掘现实世界高价值任务，设计科学严谨的量化评测体系，推动模型智能持续提升，为广大企业和开发者提供顶级的大模型服务。

1、扎实的深度学习/NLP/RL基础，有靠谱想法且动手能力强，出色的独立分析和解决问题的能力，能够深入定位并系统性解决大模型优化中的关键问题（数据、训练、推理、评测或线上链路）； 2、在LLM/Agent/多语言有扎实积累，在NeurIPS/ICML/ICLR/ACL/EMNLP等会发表过相关高质量论文，主导过相关且有影响力的项目者优先； 3、优秀的代码能力（熟练Python/C++），在ACM/ICPC、NOI/IOI、Top Coder、Kaggle等比赛获奖者优先； 4、对AI的实际效用和突破性应用充满热情，敢于挑战未知问题，良好的自驱力和沟通协作能力，并愿意把前沿研究转化为可验证、可上线、可规模化的能力。