工作职责
1、参与语言及多模态大模型的对齐技术研究与优化，聚焦于解决模型在复杂指令遵循、推理、幻觉、工具使用等问题中的表现瓶颈，提升模型的实用性与可靠性;
2、研究并理解模型能力与对齐之间的关系，探索更有效的对齐技术，包括可扩展的人类监督方法等，设计并执行复杂的理解性实验，分析大模型在不同数据分布和任务场景下的表现，发现并解决影响模型性能的关键问题;
3、开发和完善大模型的评测系统，对模型能力和对齐水平进行评测，识别并解决模型可能存在稳定性、安全和幻觉问题，利用多种方法分析、理解模型行为，并指导模型进行迭代;
4、与产品、工程、安全团队紧密合作，将研究成果有效落地，确保模型应用符合实际需求，并在关键技术上做到行业顶尖水平。
职位要求
1、本科及以上学历，计算机等相关专业优先;
2、具备扎实的机器学习理论基础，能够熟练使用至少一种深度学习框架(如PyTorch、Jax、TensorFlow、
MindSpore、PaddlePaddle)，并具备在复杂应用场景下应用这些工具的实践经验;
3、深入理解监督学习、强化学习、表示学习等方法，并在至少一个AI领域有过研究经历或通过机器学习算法成功解决过复杂问题;
4、具备设计复杂实验和分析实验结果的能力，能够识别并解决模型在真实应用中的关键技术挑战，具备创新思维，并能够有效沟通、与团队协作。