大模型应用算法研究员-豆包大模型

1、专注改进大模型在现实世界复杂任务的效果，追求通用可规模化的方法，包括不限于复杂推理、多模态、自主Agent、以及可扩展监督和大规模数据合成等方法； 2、推动大模型技术在高难度场景中的前沿应用，包括不限于Agent系统、专业咨询、科研协作、深度洞察、个性化教育等高价值场景； 3、面向广泛的现实世界高价值任务，设计科学、严谨的量化评测体系，提升模型的智能水平。

1、扎实的机器学习基础，具备创新研究能力和优秀的编程能力，能快速验证和实现新想法，熟悉大模型数据、策略、算法优化者优先； 2、在国际顶会或期刊（如ACL/EMNLP/NAACL/NeurIPS/ICML/ICLR/CVPR/COLT等）发表过高质量论文，或取得过有重要影响力的研究成果，和大模型相关者优先； 3、对AI技术的实际落地和突破性应用充满热情，追求技术创新与现实价值的结合； 4、良好的自驱力，思维敏捷，追求本质，敢于挑战未知问题，乐于在技术攻关中探索技术前沿，能主动学习并快速成长。