大模型后训练算法研发工程师2027校招
上海、北京、天津
2027校园招聘
职位 ID:A148181
职位描述
Unity China AI 团队正在探索面向复杂软件开发和交互式环境的下一代基础模型与智能体技术。 我们重点研究 LLM Post-training、Agentic Reinforcement Learning、Coding Agent、Tool Use 与模型能力评测,并依托 Unity Engine 提供的大规模可执行、可交互、可验证环境,探索模型从代码生成到复杂长程任务执行的能力演进。 你将直接参与大模型后训练的核心研发工作,从 数据、训练、强化学习到评测与模型合版,推动模型在 Coding、Reasoning、Agent 等关键能力上的持续提升。 - 参与大语言模型 Post-training 技术研发,围绕 Coding、Reasoning、Tool Use、Agent 等核心能力持续提升模型能力上限。 - 研究和实践 SFT、Preference Optimization、RLHF、RLVR、GRPO 及 Agentic RL 等后训练技术,探索不同训练范式的 Scaling Law 和最优训练策略。 - 负责高质量后训练数据体系建设,包括数据挖掘、合成、清洗、过滤、质量评估、难度分层与数据配比,研究 Data Scaling 对模型能力的影响。 - 深入分析模型行为与失败案例,从评测结果反推数据缺口、奖励设计和训练策略,建立 Data → Training → Evaluation → Data 的持续迭代闭环。 - 参与模型版本演进与合版工作,研究不同训练阶段模型的能力融合、Checkpoint Selection、Model Merge、能力保持与灾难性遗忘等问题。 - 建设面向 Coding / Agent 能力的评测体系,设计可验证任务、自动化评测方法和能力 Benchmark,以端到端任务完成率驱动模型优化。 - 探索基于可执行环境反馈的强化学习,通过代码编译、测试、引擎执行和环境反馈构建高质量 Reward Signal。 - 与 Agent、Infra 和 Engine 团队协作,将模型训练成果部署到真实复杂任务环境中,并通过线上/离线数据持续推动模型迭代。 - 持续跟踪大模型后训练、强化学习、Agentic Learning 等前沿研究,推动有价值的方法快速完成实验验证和规模化落地。 你将获得 - 深度参与 Unity 新一代 Coding Agent for Game 的核心研究工作。 - 接触业界前沿 Agentic RL、LLM Post-training、Agent Evaluation、Coding Agent 技术体系。 - 与国际化研究团队合作,参与高质量研究项目,并有机会推动成果发表于顶级 AI 学术会议。 - 在真实工业场景中完成从 数据 → Post-training → RL → Evaluation → Agent 部署 的完整研发闭环。
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