职责描述：
- 参与超大规模预训练语言模型和多模态模型的预训练的模型训练，包括：
1. 预训练模型结构和训练任务优化，提升预训练模型学习世界知识的能力。
2. 持续收集和清洗大规模预训练数据，并研究数据构成和学习顺序对大模型效果的影响。
3. 参与预训练模型评测，包括评测流程建设和完善、评测方法设计和优化等。

- 参与大模型Alignment相关工作，包括：
1. Alignment方法设计与研究，包括SFT和RLHF等相关的算法研究。
2. Alignment整体数据建设，包括数据构建、标注以及分析其对模型能力的影响。
3. 从下游调优的角度探索如何提升大模型的逻辑推理能力。
4. 高效参数调优，轻量化Finetuning探索。


任职要求：
1. 有大模型算法设计和训练经验的优先；
2. 有大模型算法相关研究经历和具有影响力的科研工作（高引用论文、知名开源项目、企业大模型项目等）的优先；
3. 自我驱动力，动手能力强，对AI行业有浓厚的兴趣，较强的学习能力和责任心；
4. 熟练掌握tensorflow、pytorch等深度学习框架；
5. 优秀的coding/工程能力。

其他信息
语言要求：英语、普通话