About this role
Summary: Responsible for developing and optimizing core algorithms for education domain large language models, including instruction tuning and reinforcement learning. The role involves exploring AI applications in educational scenarios and creating intelligent agents for personalized learning and analysis.
岗位职责：
1、负责教育场景大语言模型的核心算法研发与优化，包括教育领域大模型的指令微调（SFT）、强化学习（RLHF/DPO）流程建设，打造懂教育、懂学生的专属教育大模型；
2、深入探索模型在学习场景问答、个性化学习路径推荐、作文批改、口语陪练等教育场景的落地应用，让AI赋能每一个孩子的成长；
3、负责教育Agent的创新应用，打造能够自主规划、多步推理、调用工具的教育Agent，探索大模型在个性化辅导、学情分析等场景的可能性；
4、持续跟踪大模型前沿技术，推动技术突破与产品化落地。
任职要求：
1、本科及以上学历，计算机科学、人工智能、软件工程、数学等相关专业；
2、扎实的编程能力：熟练掌握Python/C++等编程语言，具备良好的代码风格和工程实践能力。有ACM/ICPC、NOI/IOI、Kaggle等编程或AI竞赛获奖经历者优先；
3、深度学习框架掌握：熟练使用PyTorch/TensorFlow等至少一种主流深度学习框架，了解其底层实现原理；
4、大模型核心算法理解：深入理解Transformer、Attention等核心模型结构，熟悉主流大模型的训练与推理机制，掌握LoRA、PPO等核心算法原理；
5、训练与推理优化：了解模型量化、剪枝、蒸馏等压缩技术及vLLM等推理加速工具者优先；
6、深入理解智能体技术架构与前沿范式，熟悉主流Agent开发框架；掌握ReAct、CoT、ToT等推理规划范式，理解Tool Use、RAG等增强机制；对多智能体协作（Multi-Agent）、自主规划与长期记忆机制有深入研究或实际项目经验者优先；
7、在人工智能领域顶级会议（如ACL、EMNLP、AAAI等）或高水平期刊上发表过论文者优先。