资深算法研究员
工作职责
前沿追踪与复现： 研读并复现 LLM/扩散模型（dLLM）相关的最新论文与开源项目，提取核心逻辑并验证在商业场景下的落地可行性。
算法验证与训练： 在小规模数据上快速构建算法原型，设计严谨的对比实验，负责模型调参、指标监控及训练配置文件的编写。
链路闭环： 参与从万亿级数据清洗、模型预训练到微调（SFT/RLHF）的完整链路，解决模型训练中的收敛与性能优化问题。
任职要求：
硬核数理基础： 数学、统计、物理或计算机相关专业（C9/海外Top 100优先）。具备扎实的公式推演能力，能深度理解梯度下降、概率分布及线性代数底层原理。
代码实现能力： 熟练掌握 Python 及 PyTorch/TensorFlow 等框架，具备优秀的编程习惯，能将复杂的论文逻辑快速转化为高质量、可复现的代码。
科研素养： 具备独立调研能力，英语水平足以无障碍阅读前沿文献。对 AI 领域有极强的自驱动力，能适应极速迭代的技术周期。
工程与协作： 诚实可靠，对数据敏感，能够准确记录实验偏差并与团队紧密配合完成大规模 GPU 集群下的联合调试。