【校招】算法评测与优化工程师/青年研究员-评测中心

1. 构建全链路评测体系：围绕感知、规划、执行、反思与记忆等关键环节，设计评测任务、指标和错误归因框架；建设可复现、可扩展的评测工具与数据集，挖掘具有区分度和训练价值的高质量样本，重点覆盖科学、代码、搜索等场景。

2. 推动评测与训练协同优化：将评测中发现的能力短板转化为数据配方、环境反馈、过程监督和奖励信号，结合监督微调（SFT）、强化学习等方法，提升模型的事实准确性、任务完成率与执行效率，建立“评测—归因—优化—验证”的迭代闭环。

3. 研究长程任务中的上下文与记忆机制：探索上下文扩展与压缩、记忆选择与更新、任务状态追踪等方法，建立对应的评测与实验方案，改善长周期任务中的一致性衰减、状态丢失、中断恢复及长期依赖管理问题。

4. 探索下一代评测与自我改进范式：研究 自动化评测（Agentic Evaluation）、递归自我改进（RSI）等方向，探索任务自动生成、动态评测与反馈驱动优化，验证新方法的有效性与适用边界。

5. 具备扎实的算法基础与编程能力，能够独立完成实验设计、系统实现、结果分析与问题定位。

6. 熟悉大语言模型、Agent、强化学习、模型训练或评测系统中的至少一个方向，有相关研究或工程实践经验。

7. 具备较强的问题拆解与实证分析能力，能够从复杂任务和失败案例中提出可验证的假设，并通过实验推动改进。

8. 具备良好的沟通与协作能力，对开放性问题有好奇心和研究自驱力，能够持续推进探索并交付成果。

加分项

1. 主导或深度参与过高质量开源项目。
2. 在相关领域的高水平会议或期刊发表论文，或在相关竞赛中取得优秀成绩。