阿里云阿里云智能-大模型研发算法专家/高级算法专家（多模态/全模态/LLM）-北京/杭州
任职要求
1、有多智能体技术、DeepResearch/AgenticSearch、文档智能解析、GRPO/GSPO等RL后训练等相关实战经验； 2、熟悉verl/OpenRLHF/swift/ROLL等后训练框架，熟悉Megatron/DeepSpeed/vLLM/SGLang等主流…
工作职责
1、围绕行业AI应用快速落地，研发端到端智能体核心技术，方向包括但不限于：Agent RL强化学习方法、全模态数据解析与私域知识加工、自规划和自主进化的多智能体等技术，提升智能体在复杂业务流中的效果与适应性。 2、攻坚突破大模型产品在行业应用落地和交付过程中的技术难题，与业界先进技术进行持续对比，并保持优势。 3、具备良好的产品化思维，驱动产品迭代，与产品和工程团队紧密合作，将算法技术应用于实际产品，带来产品商业化增量和竞争力。 4、深入研究大模型和智能体技术，持续关注和探索大模型和智能体方向的前沿动向和技术趋势，打造产品业界影响力。
高德研发效能团队聚焦研发智能化方向，利用大模型技术革新研发交付模式，支撑业务高速发展。主要包括大模型技术在 项目管理、需求理解、代码开发和测试、智能回归、业务评测等研发效能领域的落地，以及大模型强化学习方向的前沿技术探索。
我们是小红书中台大模型 Infra 团队，专注打造领先易用的「AI 大模型全链路基础设施」！团队深耕大模型「数-训-压-推-评」技术闭环，在大模型训练加速、模型压缩、推理优化、部署提效等方向积累了深厚的技术优势，基于 RedAccel 训练引擎、RedSlim 压缩工具、RedServing 推理部署引擎、DirectLLM 大模型 API 服务、QuickSilver 大模型生产部署平台等核心产品，持续赋能社区、商业、交易、安全、数平、研效等多个核心业务，实现 AI 技术高效落地！ 1、探索研发针对大语言模型、多模态大模型、StableDiffusion模型等模型的压缩技术，包括但不限于量化、蒸馏、剪枝、稀疏化等； 2、参与/负责多个业务场景中的模型压缩技术实现，对模型进行轻量化压缩，提高训练/推理效率，支持业务降本增效； 3、参与/负责针对英伟达GPU、华为昇腾NPU等不同的计算硬件，制定不同的模型压缩方案并在业务落地；
-参与智能数据基础设施平台建设，聚焦多模态大模型研发，提升模型在跨模态理解、生成、语义对齐等关键任务上的性能 -参与平台高质量多模态算子开发和高质量工作流构建，支持文档、图片、视频、音频等多种模态数据的高效处理 -参与大语言模型和多模态大模型微调、模型服务搭建、落地项目以及自动化评测体系构建 -参与垂类领域多模态大模型效果优化，从模型结构、训练策略、训练数据等多角度对模型进行优化，打造业界SOTA级模型
参与 智能辅助驾驶 Planner（规划器）基座预训练 相关数据处理工作，包括路测 / 仿真数据的矢量化重构、场景切片、时序轨迹清洗、长尾场景筛选与预训练数据集构建； 协助研发 Planner 预训练任务，如轨迹预测自监督、多智能体交互博弈建模等，参与损失函数设计与实验验证； 基于 PyTorch 框架，协助搭建时序规划模型（Transformer/Mamba 等），参与预训练、微调全流程，负责实验日志记录与结果分析； 优化预训练数据 Pipeline，提升数据加载、预处理效率，配合解决训练中的 CPU/IO 瓶颈问题； 跟进智能辅助驾驶规划、具身智能、时序大模型领域前沿论文，参与技术调研与简单算法复现； 协助撰写实验报告、技术文档，配合团队完成项目迭代与成果沉淀。