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职位：大模型预训练数据科学与模型潜力前沿研究
发布时间：2026-07-01
工作地点：北京 上海
信息来源：美团
职位类型：兼职
专业标签：数学类 计算机
职位描述
【LongCat实习】大模型预训练数据科学与模型潜力前沿研究

更新时间：2026-06-30
工作地点：北京市
事业群：核心本地商业-基础研发平台
岗位职责

本课题聚焦于超大规模预训练数据的深度理解、提纯与价值挖掘，建立数据与模型能力之间的因果联系，打造下一代万亿基座模型的高效数据引擎，致力于提升基座模型的智能上限。研究内容包括但不限于：
1.研发基于模型的高效数据质量评估、去重与清洗算法，提高数据质量、多样性和覆盖度。
2.深入探究数据分布与模型能力的因果关系，建立“训练数据-模型效果”归因机制，探索并突破基座模型的能力上限。
3.探索自动化数据筛选机制、动态配比（Data Mixture）与多阶段训练范式，探索不同类型数据对模型能力的Scaling Law。
4.构建科学、多维度的基座模型能力和潜力评估，驱动预训练数据策略的优化，形成高效的数据迭代闭环。
【为什么是我们】
1.明确的技术判断：团队在原生多模态方向有非共识的长期投入，已发布 LongCat-Next 技术报告（离散自回归原生多模态），不是跟随式的能力补齐。
2.顶级资源支撑：5～6万卡计算集群，万亿参数文本基座已训练完成，多模态正在进行大规模上推验证——你将直接参与业界最前沿规模的多模态实验。
3.主线与探索并行：既承担多模态基座的核心交付工作，也推进下一代原生多模态架构的前沿探索，覆盖"数据→tokenizer→预训练→后训练→RL"全链路。

岗位基本要求

1.硕士及以上学历，计算机、人工智能、数学、NLP等相关专业，博士优先；
2.在大模型领域有研究基础，或参与过有影响力的开源项目，在ICLR/NeurIPS/ICML/ACL等顶会发表论文者优先；
3.对大模型有浓厚兴趣，对“什么是好数据”有深刻洞察和理解，有较强的问题分析、自主探索和快速迭代的能力。

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