大模型/智能体研究员-LLMAgent Researcher (J21531)

1.前沿训练方法研究： 主导面向领域的预训练、后训练与强化学习等方法研究，应用专业知识与复杂工程场景，设计并迭代模型训练与数据效率优化方案，提升领域模型的专业能力与泛化能力； 2.复杂推理机制研究： 探索知识增强推理、长链推理与因果分析方法，针对跨环节工程问题，推动模型从专业数据与工程经验中提取规律，构建可验证推理体系； 3.Agent自主执行研究： 研究任务规划、反思纠错与多Agent协作机制，优化长程规划与执行可靠性，提升模型在复杂任务中的自主决策与反馈学习能力； 4.高效训练与推理优化： 研究模型压缩、推测解码及动态计算等效率提升技术，结合实际业务任务验证训练与推理收益，降低算力成本； 5.技术预研与成果产出： 系统性跟踪大模型、Agent及 for EDA等方向，开展前沿复现与创新实验，形成专利、论文或技术原型，推动研究成果在存储场景落地验证。 【任职要求】 1. 教育背景与专业…… 完整岗位描述与官方投递入口,请登录后在岗位详情页查看。

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