
職位描述
1.利用 Prompt Engineering(PE)與 AI Agent 架構,能夠熱,練使用大模型進行自動化生產。針對模型高頻問題,基于 SFT與 RL 需求,設計 PE 策略、workow工作流等,探索更高效的數(shù)據生產方式。
2.協(xié)同產品、研發(fā)團隊,參與大模型后訓練(SFT/RLHF)從數(shù)據采集、標注、數(shù)據合成到質星評估的完整模型效果數(shù)據分析和優(yōu)化流程。
3.通過數(shù)據分析、模型表現(xiàn)橫向比較,深入挖掘數(shù)據背后對模型提升有價值的信息。制定并選代數(shù)據標準、細化規(guī)則,對自動構造的數(shù)據能夠提出篩選策略。
4、對合成數(shù)據、合成數(shù)據各節(jié)點產出數(shù)據進行人工檢查、分析,定量、定性問題,反饋數(shù)據認知,確保數(shù)據質量能滿足模型深度研究的需求。
職位要求
1.本科及以上學歷,計算機、人工智能、應用數(shù)學、語言學、法律、金融等相關專業(yè),有獨立完成研究報告,熟悉學術研究方法。
2.熟悉 Prompt Engineering 核心方法論,有 PE 項目實踐經驗,理解 AI Agent 工作原理、Function Cal 機制,學握 SFT 與 RL 等基礎概念
3.較強的語言邏輯、數(shù)學邏輯,能夠注意到語言模型在問題解決過程中輸出的邁輯問題,并提出更合理的決策優(yōu)化思路。
4.對前沿的模型訓練策略、訓練數(shù)據集構造方法、評估策略有深入了解,并能夠提出有建設性的復用方案,或指出問題。
5.具備優(yōu)秀的理解力和問題抽象能力,能夠跨團隊協(xié)作,具備問題解決能力及自驅力。
6.加分項:擁有架構思維,有本地部署開源模型經驗,或使用 Python 進行數(shù)據處理與 Agent 工具鏈開發(fā),有自動化腳本開發(fā)經驗,
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