院系所/中心 School	北京大学计算机学院
招聘岗位 Recruitment Position	全职博士后 2-3 人
研究专业/方向 Department/Area	研究方向：大模型专项方向，包含五大子方向 1. 大语言模型基础算法：轻量化基座模型、模型蒸馏与量化、参数高效微调（PEFT）、长上下文优化、数学 / 代码领域专用大模型； 2. 复域大模型前沿方向：复数基座大模型、实复域模型双向转换、复域表征学习与神经网络优化； 3. 多模态大模型：视觉语言模型（VLM）、世界模型、具身智能大模型、多智能体协同大模型； 4. 大模型系统与高效部署：训推一体优化、低算力资源部署、模型稀疏化、基于 Sketch 的轻量化大模型系统； 5. 大模型对齐与安全：RLHF/DPO 对齐算法、高质量训练数据筛选、模型幻觉抑制、大模型安全评测体系构建 专业：计算机、人工智能、自动化、应用数学等相关专业
实验室介绍 Laboratory Introduction	合作导师杨仝为北京大学计算机学院研究员、博导、教育部青年长江学者，北大人工智能研究院研究员；兼任北大 - 小米大模型训推联合实验室、北大 - 360 大模型联合实验室、北大临港大模型研发中心主任、PKU-DS 数据结构实验室负责人。 团队长期深耕大语言模型、多模态基座大模型、高效模型蒸馏、复域大模型、概率数据结构、网络大数据处理方向。累计发表 CCF A 类论文 120 余篇，自主研发 FairyR1 系列轻量化大模型，提出全球首个复数基座大模型；成果斩获华为 “难题揭榜” 火花奖6次（全国最多）、中国电子学会技术进步一等奖，拥有充足国家级纵向课题与头部 AI 企业横向项目支撑。 实验室配套资源： 1. 算力：专属大模型训练集群，支持 7B/32B/70B 基座模型预训练、全参数微调、轻量化蒸馏全流程研发； 2. 研发平台：校内专属大模型服务平台、多模态评测数据集、自研模型分合蒸馏工具链； 3. 产业资源：深度联动腾讯、小米、360等企业，支持学术成果落地转化； 4. 团队环境：百余人高水平科研队伍，包含国际竞赛金牌选手、多名硕博研究生，学术交流氛围浓厚。
合作导师 Mentor	杨仝，北京大学计算机学院研究员、博士生导师，教育部青年长江学者；北京大学人工智能研究院研究员，北大 - 小米 / 北大 - 360 大模型联合实验室、北大临港大模型研发中心主任，PKU-DS 数据结构实验室负责人
职位描述 Position Description	1. 独立开展大模型领域前沿科研攻关，产出 NeurIPS、ICML、ICLR、ACL 等 CCF A 类顶会 / 期刊高水平学术成果； 2. 参与国家重点研发计划、国家自然科学基金纵向课题与校企横向攻关项目，独立负责子课题方案设计、实验验证、结果复盘； 3. 协助指导硕博研究生，组织组会研讨、学术复盘，参与实验室日常科研管理； 4. 对接校企联合实验室，完成大模型原型开发、技术落地、专利撰写与科研成果转化； 5. 参与国内外学术会议投稿、现场口头汇报，拓展团队学术合作网络。
年薪标准 Annual Salary	1. 薪酬面议，入选博雅博士后可上浮薪酬标准； 2. 额外绩效激励：实验室项目绩效、顶会论文高额奖励、专利奖励、横向项目成果分成，上不封顶； 3. 生活福利：可申请北大专属博士后公寓，无公寓则发放租房补贴；按北大教职工标准缴纳五险一金，享受校内医疗、食堂、运动场馆配套；依据北京博士后政策办理落户，配套子女入园入学； 4. 科研扶持：全额报销学术会议差旅、算力、数据集、实验耗材费用；全力支持申报国家博新计划、国家自然科学青年基金、北京市青年人才项目； 5. 职业发展：标准聘期 2 年，优秀者可续聘；出站可推荐竞聘北大校内预聘教职、头部 AI 企业研究院核心研究员岗位。
候选人基本条件 Basic Qualifications	一、硬性基础条件 1. 学历：已取得计算机、人工智能、自动化、应用数学等相关专业博士学位，应届博士可提前进站申请； 2. 毕业年限：博士获得学位时间不超过 3 年； 3. 年龄：进站当年年龄≤35 周岁，科研成果极其突出可按学校政策放宽； 4. 合规要求：无学术不端记录，完全符合北京大学博士后进站全部管理规定。 二、科研能力要求 1. 以第一作者在机器学习、NLP、多模态、计算机系统方向至少发表 1 篇 CCF A/B 类顶会或 TOP 期刊论文； 2. 熟练掌握 PyTorch 深度学习框架，熟悉大模型训练、微调、评测完整流程，具备分布式训练实操经验； 3. 能够独立提出科研创新思路、完整设计对照实验、分析实验结论、撰写规范英文论文； 4. 专业英文读写熟练，可独立完成英文稿件撰写、国际会议口头汇报。 三、优先录用人群 1. 拥有大模型预训练、轻量化、多模态完整项目经验，持有 GitHub 开源项目、AI 竞赛获奖； 2. 掌握复域神经网络、概率数据结构、高性能计算优化相关研究背景； 3. 具备国家自然科学基金申报、发明专利撰写、科研成果产业转化经验； 4. 理论计算机、应用数学背景，擅长模型理论证明、算法复杂度分析。
申请材料 Applicant Documents	全部材料合并为单个 PDF 文件，邮件主题统一命名：博士后申请 - 姓名 - 博士毕业院校 - 大模型方向 - 博士后招聘网 1. 个人完整简历：包含教育经历、全部论文列表、科研项目、开源项目 / 竞赛成果、联系方式； 2. 博士学位证书；应届生提供答辩通过证明或在读证明； 3.1-3 篇本人代表性学术论文全文； 4.2 封专家推荐信（其中 1 封为博士生导师推荐信，可后续补充提交）； 5. 个人研究计划（1-2 页）：写明意向研究方向、现有科研基础、两年完整科研规划； 6. 补充佐证材料：专利证书、竞赛获奖证明、开源项目链接、科研项目立项证明等。
联系人 Contact Information	1. 联系人：刘晔玲 2. 联系电话：15600495599 3. 联系邮箱：liuyeling@pku.edu.cn 4. 实验室地址：北京大学计算机学院
截止时间 Due Date	长期有效，招满即止

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原文出处：

https://postdocs.pku.edu.cn/zpxx/af7c4c5ece7a4af4ada427f05f3a101a.htm

来源：北京大学计算机学院