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阿里巴巴业务技术-多模态算法工程师-Agent方向

社招全职2年以上地点:杭州状态:招聘

任职要求


1.计算机/人工智能/数学等相关专业硕士及以上学历(博士及顶会论文发表者优先);
2.对大模型前沿技术充满热情,具备攻克复杂技术难题的能力,能够快速实现Paper→Code→Solution的技术转化;
3.精通PythonPyTorch/TensorFlow等框架,具备Qwen、Llama、Deepseek等模型的二次开发经验者优先,熟悉Qwen-VL、Gemini、GPT-4o等多模态大模型优先
4.深入理解Transformer架构、SFT/RL训练范式及Prompt工程,了解LangChainAutoGenAgent开发框架,有完整智能体系统搭建经验者优先。

工作职责


1.主导基于大模型的AI Agent全生命周期研发,重点聚焦多模态Agent建设,包括但不限于GUI Agent/图文理解Agent/图文评估Agent,构建具备视觉感知和推理能力的多模态Agent应用;
2.运用SFT、RL等Post-training训练方法,探索多模态与RL的结合,提升大模型/多模态大模型在自主规划(Planning)、多步推理、多模态RAG、工具调用、UI界面理解、复杂图文理解、局部细节感知等方面的能力;
3.跟踪LLM、VLM与Agent领域的国际前沿技术动态,推动技术创新在业务场景中的落地应用,重点突破任务规划与复杂推理、研发测试自动化、computer use、大规模商品图文分析、图文细节理解与评估等方向的应用创新;
4.持续优化多模态能力与已有Agent架构的集成,快速构建具备多模态能力的Agent应用,提升Agent系统性能与效率,提供AI Agent技术方案
包括英文材料
学历+
大模型+
Python+
PyTorch+
TensorFlow+
Llama+
GPT+
Transformer+
SFT+
Prompt+
LangChain+
AutoGen+
AI agent+
开发框架+
智能体+
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社招32N1

团队介绍:智能创作团队是字节跳动的创作场景业务中台,以AI赋能创造,致力于通过AI技术降低创作门槛,赋能视觉内容生产与创作的智能化升级。团队深度支持抖音、剪映、即梦、豆包、商业化等多个业务线,持续深耕图片与视频生成、智能剪辑、数字人、特效等多个业务场景,通过由AI驱动的智能化工具与算法,为用户提供了更智能、更便捷、更丰富的创作体验,助力普通用户轻松实现高质量内容创作,同时为专业创作者提供强大的技术支持,推动内容生态的繁荣与创新。 1、探索研究多模态理解、生成式、机器学习、强化学习、AIGC、计算机视觉、人工智能等前沿技术; 2、基于通用大模型,结合创作垂类应用场景,进行相关的数据建设、指令微调、偏好对齐、模型优化,升数据合成、模型推理 & 规划能力,构建全面客观准确的评测体系,探索提升垂类大模型能力; 3、探索突破包括而不限于多模态RAG,视觉COT与Agent等在内的多模态模型、世界模型进阶能力,构建以智能创作为核心的多模态AI Agent;推动相关的新技术、新产品落地。

更新于 2020-06-30
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社招3年以上AI项目组

1、参与虎扑内容生态的智能体(Agent)系统研发,构建基于大模型的智能决策与任务执行能力; 2、探索前沿Agent技术路径,结合NLP/多模态/强化学习等方法,打造具备高效感知、理解和行动能力的智能体; 3、推动Agent方案在实际业务场景中的落地,支持智能运营、内容创作、个性推荐等应用; 4、协同产品与工程团队,持续优化Agent系统的性能与用户体验,提升交互智能水平与业务价值。

更新于 2025-09-29
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社招3-8年SOFTWARE

智能体方向: 1、负责大模型驱动的AI智能体框架的实现,围绕ICL、CoT、记忆机制设计、自进化机制、多智能体协同机制等,优化提升AI智能体效果。 2、负责大模型的微调、强化学习、适配算法、调优工程方案,结合智能体应用,实现最佳效果与性能。 3、参与智能体的评估与优化,支持并构建产品原型和业务落地,支持小布助手、AI搜索等系统级智能体产品的落地。 4、跟踪与研究AI智能体相关前沿技术,并针对大模型推理与规划、工具使用、结构化输出等提出创新性方案。 AI搜索方向: 岗位职责: 1. 负责大模型相关的后训练技术研发,支持 SFT、DPO 和 RL 相关的技术研发,参与 RAG、Agent、用户意图理解等技术的研发; 2. 负责大模型在 OS、小布助手、AI 搜索等场景的应用,支持摘要总结、检索增强、问答、任务规划等领域的落地; 3. 跟进业界前沿技术,持续提升团队在自然语言处理领域的技术积累。

更新于 2025-10-17
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校招算法类

主要负责大模型评测体系构建、性能分析及优化工作,要求候选人具备Agent深度定制开发能力,掌握提示词微调和模型部署推理加速技术,致力于提升大模型在实际业务场景中的性能表现。 1. 算法研究与优化 - 研究和跟踪人工智能领域的前沿技术发展,包括但不限于大语言模型、计算机视觉、多模态融合等方向 - 针对业务场景优化现有AI算法,提升模型性能、效率和部署可行性 - 参与创新算法原型的构建和验证实验 2. 应用场景落地 - 深入理解业务需求,将AI技术与实际应用场景结合 - 设计并实现算法到产品的转化路径,解决落地过程中的技术挑战 - 优化模型在真实环境中的性能表现,包括精度、速度、资源占用等方面 3. 效果评估与迭代 - 设计科学的评估方法,量化算法性能和业务价值 - 收集用户反馈和业务数据,持续迭代优化算法 - 撰写技术文档和研究报告,分享研究成果和应用经验

更新于 2025-09-02