【岗位职责】 1、设计“科学发现的 LLM”。开发新颖的强化学习技术，利用合成环境和反馈来改进大 规模模型在 AI4Science 领域的后训练，包括但不限于数据收集与清洗、SFT、RL 等环节； 2、负责前沿模型的后训练，支持 LLM 自主科学探索。与领域专家合作，使得 LLM 具备科 学生成假设、设计计算模拟和真实实验、以及撰写代码和操控复杂仪器等能力； 3、发表有影响力的成果。追踪 LLM 与 AI4Science 的前沿技术，与其他研究人员紧密合作， 设计实验、分析学习动态，并将研究洞察转化为新的训练方法； 4、配合参与建设大模型 Infra、算法框架基建，形成完善的工业链路；

【任职要求】 1、硕士学历及以上，科研经验和水平优秀，有至少 2 篇一作 Paper 发表在人工智能顶会 （如 ICML、NIPS）或自然科学顶级刊物（如 Nature、Science）。有高引用、高影响力 paper 或开源项目； 2、研究或工作方向与 LLM 后训练和 RL 高度相关，能构建并扩展 LLM 的 RL 环境，并有利 用 RL 训练前沿 LLM 的经验； 3、有过开发能够有效反映下游实际任务性能的评估体系的经验； 4、对深度学习、大模型相关框架如 verl 等非常熟悉，能独立完成相关的上下游工程建设； 5、开放简单，沟通顺畅，合作能力强，对先进技术充满热情； 【加分项】 1、在著名大厂基座模型组、大模型公司、和顶尖研究院有工作经验； 2、对后训练 Infra 有深入了解和实操经验； 3、对 AI4Science 有研究经验；