【社招】头部量化招大模型预训练、agent算法、训练/推理
国内知名量化私募基金管理公司，管理资金百亿以上。
技术团队 90%毕业于美国常青藤、清北复交等知名院校，核心团队包括海外知名对冲基金优质人才，数学、物理、计算机等领域资深专家，国际顶会论文作者，国际知名数学及计算机竞赛如 CMO、NOI、ACM-ICPC、CPhO、APhO、Kaggle 竞赛高手等。
公司地址：北京、上海、深圳
  
感兴趣邮件至：jxiao@hiringby.com

大模型算法研究员（LLM）
岗位职责
1、研究并实现能够在不同规模模型上通用的优化方法（包括但不限于训练范式、正则化、架构改进、优化器、loss设计、超参优化），验证其在大中小模型上的迁移性与效果；
2、针对超大规模模型，进行系统级性能优化，包括分布式训练策略、访存优化、通信优化和推理加速，提升训练与推理效率与可扩展性；
3、负责数据工程与微调流程的建设与迭代，包括高质量训练数据构建、指令微调、偏好/安全对齐及评估体系设计，提升模型在实际任务中的可靠性与一致性；
4、跟踪前沿研究，评估新技术潜力，推动模型能力边界的拓展并形成可复用的技术沉淀。
岗位要求
1、扎实的计算机科学基础，熟练掌握数据结构与算法，具有良好的工程实现能力；精通 Python，熟悉 C/C++ 或其他高性能语言者（如Triton）优先；
2、熟练使用主流深度学习框架，熟悉分布式训练/调试，及常用训练工具链；
3、有大模型训练、推理优化或强化学习实践经验，能独立设计并实施实验以验证假设；
4、良好的沟通协作能力，能和团队一起探索新技术；同时具备较强的问题分析与工程落地能力。
加分项
1、在主流会议/期刊（NeurIPS/ICML/ICLR/ACL/CVPR等）发表过相关工作者优先；
2、有主导或参与高影响力项目、系统化工程落地或高质量论文/开源贡献者优先；
3、ACM/ICPC、NOI/IOI、Top Coder等比赛获奖者优先。

  
多模态agent算法专家
职位描述
1、基于通用大模型，结合垂类应用场景，进行相关的数据建设、指令微调、偏好对齐、模型优化，升数据合成、模型推理&规划能力，构建全面客观准确的评测体系，探索提升垂类大模型能力；
2、探索突破包括而不限于多模态RAG，VLA模型、GUI Agent等在内的多模态AI Agent，推动相关的新技术落地；
3、探索研究多模态理解、生成式、机器学习、强化学习、AIGC、计算机视觉、人工智能等前沿技术。
职位要求
1、熟悉多模态大模型（VLM）、大语言模型（LLM）相关的算法技术，有AI Agent应用经验、熟悉RAG全链路优化、Multi-Agent技术、Prompt/Context Engineering工程技术的优先。
2、了解LLM架构，熟悉RL算法（GRPO、PPO、DPO、判别式及生成式RM）、在相关领域有过良好的项目经验或研究经验，熟悉大模型相关的数据构造方法、Post Training算法。
  
AI算法研究员
岗位职责：
挖掘海量的金融数据，在特征提取、价格预测、组合优化等不同的应用场景实践你的机器学习算法；
AI前瞻领域预研与实验；
任职要求：
熟悉任一机器学习分支领域（如统计学习，深度学习，强化学习，组合优化或其他相关前沿技术等）；
对量化行业感兴趣，并且有较强的工程实现能力；
计算机、数学、统计学或相关专业硕士或博士学位；
  

AI infra工程师
岗位职责
1、负责超大规模机器学习系统的架构设计与实现，直面高并发、低延迟、高可靠性与可扩展性等核心工程问题；
2、覆盖系统多个关键子领域：资源调度、分布式模型训练、数据管理与高性能计算等，能在不同岗位边界间灵活切换与贡献；
3、与算法团队紧密协作，推动算法与系统的协同优化；
4、主动跟踪并引入前沿技术，把最新硬件、异构计算、编译优化、以及RL/Agent型交互等新方向落地到工程实践中。
岗位要求
1、在工程实现或机器学习算法上有扎实基础与丰富实践经验；
2、有解决棘手问题的经历，愿意钻研根源、追查底层问题，具备敏锐观察力和清晰的逻辑思维；
3、热爱技术、有责任感、学习能力强、沟通顺畅并能自驱推进工作；
4、善于团队协作，积极创新，乐于挑战，具有自我驱动和自我管理能力。

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