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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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职位描述 工作内容：1、管道清淤疏通及修复， 2、编写施工日志,上报施工进度,质量,处理现场问题. 3、协助内页做好工程的资料收集； 职位要求： 1、年龄23-45周岁，高中以上学历，有C1驾驶证； 2、能吃苦耐劳，为人踏实、老实忠厚，保密意识强、责任心强，能适应加班。 工作时间：月休四天 能够接受福建省内出差 职位福利：医社保、员工宿舍，有食堂。

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