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• 计算机、人工智能、机器学习、数学、统计等相关专业，硕士或博士优先。• 具备扎实的机器学习、深度学习和大语言模型基础，熟悉 Transformer、生成式模型和大模型训练流程。• 熟悉 SFT、RL、偏好优化、奖励建模、过程监督或合成数据中的一种或多种技术。在以下至少一个方向有较深入的项目经验：• 大模型 SFT、指令微调或领域能力注入；• RLHF、RLAIF、DPO、OPD 或其他偏好优化算法；• 奖励模型、过程奖励模型、验证器或推理能力训练；• Agentic Training、工具调用训练、合成数据或数据飞轮建设。具备以下经验者优先：• 在 NeurIPS、ICML、ICLR、ACL、EMNLP 等顶会或顶刊发表过一作论文；• 有百亿参数以上大模型微调、强化学习或训练优化经验；• 有医学大模型、临床推理或高准确性领域模型对齐经验；• 有高质量开源训练框架、对齐算法或数据项目核心贡献经验。
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