算法开发岗（结构化数据大模型）-金种子（北京）

1、负责结构化数据大模型指令微调（SFT）算法研究与系统实现，包括指令数据自动构造与筛选策略、灾难性遗忘缓解方法、以及模型在下游任务上的能力对齐与泛化提升； 2、负责统一架构下时序预测、表格分类、回归、异常检测等多任务联合学习框架的研究与实现，包括数据配比策略、梯度冲突缓解机制及跨任务知识迁移方案设计； 3、负责面向结构化数据场景的大模型AgenticRL训练算法研究与实现，覆盖Excel/CSV/多文件等办公数据分析，以及特征工程、机器学习建模等数据科学任务，提升模型的推理、规划、工具调用与自主任务完成能力； 4、研究大模型PPO/GRPO等强化学习及其改进方法，重点开展长程信用分配、过程监督与过程奖励、稀疏奖励下的探索学习、On-PolicyDistillation（OPD）等研究，解决多轮工具交互与长轨迹任务中的训练稳定性、探索效率和能力泛化问题； 5、负责智能体（Agent）在结构…… 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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