1.硕士及以上学历，计算机、电子信息、人工智能等相关专业； 2.实际参与过大模型结构设计、大模型预训练、大模型效果评估与分析、大模型性能调优等相关工作者优先； 3.了解开源大模型评测方法及评测榜单并可快速完成评测适配，有知名榜单比赛经验者优先; 4.代码能力强，能快速搭建开发环境编写代码完成模型效果验证，对微调训练、强化学习、推理加速等开源技术有实践经验； 5具有良好的学习能力和自我驱动力；具有强烈的团队协作意识，高度的责任感，对工作积极严谨，逻辑思维能力强，有较强学习和创新能力。

1.参与大模型（LLM）训练数据合成、知识增强、数据效果验证等工作； 2.参与大模型算法研发与创新、模型结构效果验证、模型性能优化等工作； 3.参与大模型训练、基础模型效果评估与分析、模型训练策略优化等相关工作； 4.参与大模型后训练工作，提升大模型数理逻辑、代码、智能体以及通用问答能力； 5.对大模型领域最新研究成果进行跟踪和实践，并进行工程成果转化和创新成果发表；