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岗位职责： 1.负责自然语言处理与大模型在对话系统、智能体等领域的研究与工程实现，涵盖文本分类、语义理解、预训练模型等相关任务； 2.将检索增强生成（RAG）、模型微调、思维链、强化学习等方法应用于实际业务场景，设计评估方案并持续推动模型优化与迭代； 3.跟踪AI领域最新技术进展，开展技术实验，定期输出实验分析、技术总结及专利成果。 任职要求： 1.计算机、机器学习、人工智能、统计学、数学等相关专业背景，需具备985/211高校硕士学历； 2.掌握SFT、RAG、RL、Agent等核心技术原理，具备基础实践经历，有完整项目落地经验者优先； 3.熟练使用Deepspeed、vLLM等模型加速推理框架； 4.了解当前主流大模型的技术演进路径，熟悉qwen系列者优先，包括但不限于kimi、deepseek、minimax、chatgpt、claude等； 5.热爱AI技术，具备强烈的学习主动性与目标感，拥有快速学习和解决问题的能力； 6.具备强化学习相关经验者优先考虑

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岗位职责： 1.智能体应用设计：参与智能体（Agent）交互逻辑、功能架构及用户体验的设计，确保产品贴合实际使用场景与用户需求。 2.多模态交互优化：协助优化文本、语音、图像等多通道输入的交互机制，增强智能体的感知水平与响应能力。 3.用户研究与反馈分析：通过调研问卷、行为数据分析等方式获取用户意见，持续改进智能体的应用表现。 4.跨部门协作：与产品、技术团队密切配合，推进智能体功能的实现与迭代优化。 任职要求： 1.学历与专业背景：计算机科学、人工智能、设计学、心理学等相关专业本科或硕士在读。 2.编程能力：掌握Python语言，具备基础编程开发能力。 3.交互设计经验：有智能体、对话系统、虚拟助手类产品的交互设计经历者优先考虑。 4.算法经验：具备大模型训练相关经验者优先。 5.学习与创新能力：热爱人工智能及智能体领域，拥有良好的自主学习能力和创新意识

兴旺社区文明交通宣导员招聘公告 【招募岗位】 文明交通宣导员 聘用期限：2026年开始 【应聘条件】 性别不限； 身心健康，能胜任户外工作； 热爱公益事业，具备较强责任心与服务意识； 遵守工作纪律，服从统一管理； 党员、辖区低保户、困难户、下岗失业人员、退休企事业员工中择优录取。 【工作时间】 ▸ 工作日每日2.5小时，分两时段值守： 早间岗：7:30-8:45 傍晚岗：17:15-18：30 节假日休息 【报名方式】 有意者请联系社区居委会电话：。 【工作意义】 参与基层治理，共建和谐社区！期待您的加入！ 兴旺社区居委会 2026年

核心职责 1. 模型后训练与多轮交互对齐（绝对核心） 主导多轮交互强化学习（Multi-turn RLHF）体系搭建：负责从SFT到DPO/RLHF的完整算法链路研发，重点攻克Agent在长周期对话中出现的“目标遗忘”、“逻辑偏移”及“被用户引导偏离主线”的挑战。 深入迭代Iterative DPO流程优化：突破静态数据依赖，构建Self-Play（自我博弈）机制，利用模型与模拟环境交互产生的对话轨迹（Trajectories）持续进行迭代式DPO训练，推动策略动态演进。 开发高拟真用户模拟器（User Simulator）：设计并训练具备多样化性格特征（如挑剔、迟疑、情绪化）的“客户代理”，通过对抗性训练（Adversarial Training）增强Agent在复杂对话场景下的应变能力与节奏掌控力。 长周期奖励建模（Long-term Reward Modeling）：针对销售类任务设计并调优复合型奖励函数，解决稀疏反馈难题，合理权衡“单轮回复质量”与“最终转化效果（留电/到院）”之间的优先级关系。 2. 数据战略与工程（基石） 垂直领域数据闭环构建：主导从原始销售对话数据到高质量SFT/DPO训练数据的全链路清洗与加工，关键解决“去模板化表达”与“精准指令遵循”之间的协同问题。 高质量合成数据生产：借助GPT-5/Claude-4等强基座模型搭建自动化数据生成管线，规模化产出涵盖Corner Case（边缘场景）的多轮偏好数据（Preference Data），支撑拒绝采样（Rejection Sampling）训练需求。 3. 推理部署与性能优化 承担微调模型的推理加速工作，熟练运用vLLM / SGLang等高性能推理框架，优化KV Cache调度策略，保障多轮会话在显存受限设备（如A800）上的高并发服务能力。 建立自动化评测基准（Benchmark），重点实现对多轮对话连贯性、留联达成率及合规要求的量化评估能力。 必备要求（硬性门槛） 经验背景： 硕士及以上学历，具备3年以上NLP或大模型实际项目经验。 必须拥有“多轮对话Agent”或“任务导向型对话系统”的落地实践经验：亲自处理过多轮交互过程中的一致性维护、幻觉抑制与目标追踪问题。 有头部大模型企业（MiniMax, Moonshot, Zhipu等）Post-training团队核心岗位经历者优先考虑。 核心技术栈（必须全部满足）： 精通强化学习与模型对齐技术：深入掌握DPO（Direct Preference Optimization）及其变体（如IPO, KTO），具备Online DPO、Iterative DPO或多轮交互强化学习的实际操作经验，能清晰阐述如何应对数据噪声及防范Reward Hacking现象。 模拟器建设与数据构造能力：具备User Simulator开发经验，熟悉通过Self-Play机制提升模型能力上限的方法论。 工程落地实力：熟练使用PyTorch、DeepSpeed、Megatron-LM等主流框架，具有大规模指令微调（SFT）和强化学习训练中的显存优化经验（支持Tensor Parallelism/ZeRO等技术）。 优先考虑（加分项） 实际参与过“销售/谈判/客服”类强目标驱动场景的对话系统建设，非纯闲聊型（Chitchat）模型经验。 在开源社区有实质贡献：曾为TRL、LLaMA-Factory、vLLM、verl等相关项目提交代码或维护文档。 学术成果积累：在ACL、NeurIPS、ICLR等顶级会议发表过关于RLHF、对话系统、模型对齐方向的研究论文。

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