核心职责
●高质量数据合成： 设计并实现基于 LLM 的数据生产管线，自动化生成高质量的 SFT、QA、DPO 及 long-CoT（长链条推理） 数据。
●数据演进与对齐： 负责数据清洗、改写及指令遵循能力的增强，能够基于模型辅助自进化方法提升模型在特定任务上的表现。
●多智能体系统开发： 基于现有框架（如 LangGraph, agentScope或自研）设计多智能体协同架构，解决单模型无法处理的复杂业务流程。
●性能优化： 持续迭代 Prompt Engineering 及数据策略，针对业务场景提升 Agent 的调用成功率和推理逻辑的严密性。
任职要求
●背景： 计算机、数学或相关专业，在 LLM 领域有扎实的实战经验。
●数据能力： 精通 合成数据（Synthetic Data） 技术，有实际处理过万级以上高质量 SFT/DPO 数据集的经验，熟悉 self-instruct、evol-instruct 等方法。
●推理研究： 深刻理解 Chain-of-Thought (CoT) 机制，特别是针对复杂逻辑推理场景下的 long-CoT 数据构造有独到见解。
●工程能力： 熟练掌握 Python，熟悉至少一种多智能体框架，能独立完成从 Agent 原型到生产环境的迁移。