阶跃星辰 · Post-training
大模型后训练算法研究员· 2026-11-03
介绍
让模型从「回答问题」走向「完成任务」,以强化学习探索智能的下一个边界。
描述
1. 提升 Code、Math、Reasoning、Agent、Long Context 与多模态能力; 2. 探索 RLHF、RLVR、DPO、GRPO、Online RL 与自我改进; 3. 构建数据、Reward、Verifier 与评测闭环,突破长程任务瓶颈。
要求
1. 扎实的模型基础:掌握机器学习与深度学习,熟悉 Transformer、LLM 训练流程与 PyTorch; 2. 研究与工程并重:能独立完成算法设计、实验验证、数据分析与归因,具备论文阅读与复现能力; 3. 至少深耕一个方向:强化学习、Reasoning、Agent、Long Context、Code Generation、Math Reasoning、Tool Use;有 RLHF、DPO、GRPO、RAG 或 Agent Framework 经验者优先; 4. 持续好奇,推动落地:乐于探索,快速学习;竞赛成绩突出或有重要开源贡献者优先。