快手基础策略产品专家（线索广告）-【生活服务】

随着模型架构逐渐收敛、算力成本持续上升，高质量数据策略正在成为提升基座模型 scaling efficiency 和能力上限的核心杠杆。本方向聚焦大规模预训练数据的理解、筛选、配比、合成与系统化迭代，致力于建立数据分布、训练动态与模型能力之间的可解释映射，并将其转化为可预测、可干预、可扩展的数据策略和数据系统，持续提升模型的 token efficiency、scaling efficiency 与智能上限。 工作内容包括但不限于： 1.研究数据来源、质量、多样性、难度、覆盖度与模型能力之间的关系，建立“数据分布—训练动态—模型效果”的分析与归因框架。 2.探索面向预训练的数据价值建模方法，包括自动化质量评估、样本筛选、语义去重、污染检测、覆盖度建模、长序列数据组织与高价值 token 挖掘。 3.研究 Data Mixture、动态配比、课程学习和多阶段训练策略，分析不同类型数据在不同模型规模、训练阶段和能力维度上的边际收益，提升 token efficiency 与 scaling efficiency。 4.探索合成数据、蒸馏数据、模型自生成数据和反馈数据在预训练中的有效使用方式，研究合成数据的有效性、多样性保持、退化机制和训练配比策略。 5.构建可复现、可扩展的大规模数据处理与实验闭环，将数据构建、训练验证、能力评测、数据诊断和策略更新结合起来，形成面向基础模型持续迭代的数据飞轮。 6.研究并缓解预训练数据中的污染、偏差、重复、低质、隐私、安全和合规风险，提升数据策略的可靠性、可控性和可持续性。 【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。

阿里巴巴智能信息事业群，聚焦AI在信息服务赛道的创新应用，从工具到服务，持续为用户提供高效、智能的AI应用。智能信息事业群核心产品为夸克、通义、UC浏览器、书旗小说、超级汇川等，以多产品矩阵，覆盖横跨各年龄段的7亿+用户人群，服务超10万+客户。 负责智能信息基础技术平台系统相关研发，包括不限于以下方向： 1、构建高效可靠的云原生容器平台、提出资源优化模型以提升业务资源效率、参与机器学习工程平台的建设和优化，以及运用技术和标准化方案确保平台服务的稳定性和可维护性。 2、负责开发和优化大模型应用开发框架，创造高效的搜索应用解决方案，并深度参与智能信息系统的基础架构与组件开发，以确保技术的高效集成与实际落地。 3、开发和优化搜索引擎，高并发检索、大数据分布式存储及流批计算等系统，深入搜索业务需求设计实现解决方案，不断提高业务性能、系统稳定性，提升系统效率和成本效益。 4、开发和优化推荐引擎、模型预测和向量检索等基础系统，深入参与信息流推荐业务以实现业务需求，同时基于业务洞察设计新平台或改进现有系统，提升系统效率和成本效益。 5、开发和优化实验平台与系统，紧跟AB测试技术前沿，为业务提供精准的实验设计和分析、优化关键指标，并应用算法提高业务参数寻优的效果和效率。 6、具备数理统计基础，在数据科学、数据分析方向有经验者优先。

通义千问（Qwen）是由通义实验室自主研发的超大规模语言模型，具备跨语言、跨任务的理解与生成能力。Qwen系列模型，涵盖参数量从几百 M 到 T 级的基座大语言模型，并相继推出Qwen-VL、Qwen-Audio、Qwen-Omni、Qwen-Coder等系列模型。从多轮对话到代码生成，从逻辑推理到内容创作，从单一多模态到全模态统一理解生成，Qwen 正在打造全球领先的全模态模型技术体系，推动AI在企业服务、开发者生态、个人用户等领域的深度应用，引领下一代人工智能的发展。 团队致力于研发下一代大模型评估系统，从而实现让大模型更好地执行真实世界任务进而服务人类的目标。 工作职责： 1. 挖掘大模型弱点，持续快速构建覆盖各项模型能力的评测数据集，探索可靠、具有可扩展性的评测方案。 2. 参与LLM-as-a-Judge 方案构建，训练LLM Judge/Reward Model，建模人类偏好并提升长尾任务的评价准确性。 3. 参与Reward System 构建，设计Reward Signal、合成对应数据，并通过 RL 提升模型的能力上限。 4. 参与开发Evaluation、Reward System 所需工程框架，简化各类测试任务和模型集成流程，帮助提高团队效率。

负责云计算和大数据基础技术研发，包括但不限于以下方向： 1. 云原生基础设施技术，包括研发面向百万级服务器的应用容器网络、面向AI超算的100G/200G/400G大规模高性能网络及通信基础设施建设，面向电商、AI、大数据等核心互联网应用场景的高性能计算、存储服务器研发、数据中心，以及构建超大规模的基础设施智能化集群管理和运维系统（例如研发运维平台、资源调度、监控报警、AIOPS等技术方向)； 2. 系统软件研发，包括操作系统/内核、JVM、编译器、Docker/安全容器、ETCD/Zookeeper分布式协调系统、网络&存储虚拟化等技术方向； 3. 负责阿里巴巴中间件产品的研发与维护，包括但不限于服务、消息、缓存、数据库、微服务框架等；负责 AI /高性能计算所需要的高性能分布式通信框架；负责阿里巴巴全局高可用产品的研发与维护，包括但不限于单元化架构、容灾、快恢、演练等；负责不断提升应用运行时的研发效率和分析诊断效率；探索 Serverless、AIGC 等新场景下的解决方案； 4. MySQL、Postgre SQL、MongoDB、Redis、HBase等开源数据库内核的改进，TDDL等分布式数据库中间件研发及大规模集群运维平台建设； 5. 参与大型技术平台的开发和维护，完成从需求到设计、开发和上线等整个项目周期内的工作。