混元大语言模型后训练算法工程师-垂域方向（北京/深圳/上海） 北京 分享

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收藏 TEG 点击了解更多BG信息 技术 一年以上工作经验 更新于年04月27日 岗位职责

1.专业领域智能体架构升级：负责面向金融、法务、医疗等专业领域的大模型智能体体系建设，利用 Agentic RAG 架构实现从基础检索问答到深度分析、专业研判与复杂任务执行的演进；
2.深度推理与规划：针对复杂专业任务指令，设计并实现基于推理类模型的任务拆解、多步规划（Planning）与流程编排策略，提升系统处理专业分析、跨文档归纳、决策支持等复杂问题的能力；
3.事实核查与结果可靠性：建立可靠的事实核查（Fact-checking）与结果校验机制，通过证据溯源、多源信息比对、结构化校验等手段，解决大模型在专业场景中的幻觉与失真问题，确保生成结果的真实性、严谨性与可追溯性；
4.前沿技术转化：探索推理类模型在专业领域 Agent 的落地，包括基于过程监督的思维链（CoT）优化、面向专业任务反馈的强化学习（RL）策略，以及搜索、数据分析、文件处理等多工具协同能力的持续演进。

岗位要求

1.背景要求：计算机、数学、统计学、法学、金融、医学信息等相关专业硕士及以上学历，2年以上NLP、搜索、知识工程或智能体相关经验，有大模型落地经验者优先；
2.算法能力：深入理解 Transformer 和 LLM 训练流程，熟悉 RAG 技术栈，对检索、上下文处理、多文档理解等有较好基础；
3.Agent 能力：熟悉推理类模型、Agent 框架及其在复杂专业任务中的应用，能够将搜索、数据分析、表格处理、文档处理、报告生成等能力组合成完整工作流；
4.技术功底：熟练掌握 PyTorch 等深度学习框架，了解分布式训练、推理优化及多工具协同的工程实现；
5.综合素质：逻辑清晰，数据敏感度高，能够从复杂专业场景中抽象问题并推动落地，对专业领域 AI Agent 发展方向有自己的理解；
6.软技能：自驱力强，学习能力强，沟通协作好，英语阅读能力优...