蚂蚁金服蚂蚁集团-Agent Infra 研发工程师-北京/杭州

1. 参与AI Infra 基础设施平台或者面向金融、风控、营销、Web3、企业服务等AI应用场景的智能体（Agent）系统的设计、开发与优化； 2. 参与基于大语言模型（LLM）或多模态模型的智能体核心模块研发，包括但不限于任务规划、工具调用、记忆机制、对话管理、推理引擎等， 探索和实现智能体在复杂业务场景中的落地应用，如智能客服、自动化流程、决策辅助、数字员工等； 3. 参与AI Infra 平台系统架构设计和核心技术细节实现，帮助团队攻克各种技术难关，保障和提升平台稳定性; 4. 与算法、产品、数据及业务团队紧密协作，推动智能体系统的全链路端到端交付与迭代； 5. 跟踪前沿技术进展，通过AI Coding 持续提升系统智能化水平与工程效率。

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，具备多模态、多语言、跨任务的理解与生成能力。Qwen系列模型，涵盖参数量从亿级到万亿级的基座大语言模型，并相继推出Qwen-VL、Qwen-Audio、Qwen-Omni、Qwen-Coder、Qwen-Image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。 若你对以下一个或者多个方向感兴趣均欢迎投递： 1）多模态基础模型的研发，包括融合视觉语言的跨模态理解模型设计，提升视觉基础模型在图像/视频中的视觉知识、空间感知、Omni Parsing 等核心能力，并同时优化多模态大模型的AI infra。 2）通过强化学习（RL）持续提升多模态模型推理能力和执行任务能力，构建支持网络世界（PC/Mobile/Web/游戏）交互的通用智能体，将相关能力拓展到GUI agent，VLA，以及具身智能场景中。 3）研究理解与生成统一的模型架构，实现跨模态生成与推理的协同优化。 工作职责： 1. 多模态 pre-training：开展研究及进行实验，研究内容包括：数据清洗筛选、数据配比优化、课程学习、视觉语言模型结构设计与优化、训练策略优化、预训练数据合成、scaling law 预测、词表优化、模型蒸馏与压缩、长上下文能力优化等。 2. 多模态 post-training：迭代 post-training 训练策略（SFT/RLHF），专项能力数据迭代，参与模型能力评测及评测数据和评估标准的迭代。 3. 多模态推理和通用 agent：通过强化学习（RL）持续提升多模态模型推理能力和执行任务能力，打造多模态的 test scaling laws，并推动模型对网络和虚拟世界的交互和任务完成能力。 4. 统一理解生成：构建视觉统一理解生成大模型，推进多模态统一生成与理解的推理和交互新范式。

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。 视觉语言理解能力是Qwen最重要的能力之一，围绕 LLM 建设出具有视觉深度理解与推理能力的基座模型是团队的必经之路。结合视觉理解和推理能力的基础模型，将拓展到视频理解，GUI Agent，以及VLA 和机器人等场景中。团队负责：1）多模态基础模型的研发，包括融合视觉语言的跨模态理解模型设计，提升视觉基础模型在图像/视频中的视觉知识、空间感知、Omni Parsing等核心能力，并优化多模态大模型AI infra；2）探索多模态Agent和推理能力，构建支持网络世界（PC/Mobile/Web/游戏）交互的通用智能体；3）研究生成与理解统一的模型架构，实现跨模态生成与推理的协同优化。 工作职责 1. 多模态Pre-training：开展研究及进行实验。研究内容包括：数据清洗与筛选、数据配比优化、课程学习、视觉语言模型结构设计与优化、训练策略优化、预训练数据合成、scaling law预测、词表优化、模型蒸馏与压缩、长上下文能力优化等。 2. 多模态Post-training：迭代Post-training训练策略（SFT/RLHF），专项能力数据迭代，参与模型能力评测及评测数据和评估标准的迭代。 3. 多模态推理和通用Agent：通过强化学习（RL）持续提升多模态模型推理能力和执行任务能力，打造多模态的Test Scaling Laws，并推动模型对网络和虚拟世界的交互和任务完成能力。 4. 统一理解生成：构建视觉统一理解生成大模型，推进多模态统一生成与理解的推理和交互新范式。

团队介绍： "阿里巴巴国际数字商业集团的智能技术团队，负责阿里巴巴旗下多个国际化电商平台的搜索、推荐、广告、用增等技术。团队致力于将最前沿的AI技术与国际化电商业务问题深度结合，为用户打造更好更智能化的网上购物体验，同时赋能百万商家实现更高效的经营。 选择加入我们意味着投身入于高速发展的国际化电商业务，一起打造最先进的AI技术以驱动全球电商业务发展。" 职位描述： 1. 打造行业领先的AI工程平台： 设计并构建支撑算法模型高效迭代的标准化平台体系（特征平台、训练平台、在线推理框架等），打通算法创新与业务验证的“任督二脉”，加速模型价值落地。 2. 攻坚大模型工程化挑战： 深入探索生成式AI（AIGC）技术在实际业务中的规模化落地，主导大模型训练、推理加速、性能优化等核心工程难题的解决。 3. 开拓AI创新应用的边界： 积极探索AI在搜索/推荐/广告（搜推广）等核心场景的颠覆性应用（如生成式召回、生成式排序、行为大模型），以及AI Agent技术在智能运维、资源优化、智能客服助手等领域的创新实践，为业务创造新价值。