1、参与大模型中代码能力预训练、微调与强化学习的工程落地和算法研究、提升基础模型中代码能力； 2、具备工程落地的能力、提升大模型在代码智能体场景中的性能，以及开发智能体的能力； 3、代码的数据筛选、合成与评测，具备数据验证和交付能力。

1、硕士/博士优先，NLP基础扎实，对Coding Agent有较好的理解； 2、强工程能力，算法落地能力，重视工程实现和可靠性； 3、有ICLR、NeurIPS、ICML、ACL、EMNLP、NAACL、ASE、ICSE等人工智能、自然语言处理、软件工程等顶级会议或期刊发表； 4、具备良好的工程实现能力，重视评测与可靠性，结果导向，具备自我驱动力； 5、有开源项目、基础模型训练经验的相关研究经验者优先。