通义通义实验室-多模态生成算法专家/高级专家-杭州/北京

1. 探索研究多模态生成大模型的设计与开发，探究高效生成、生成理解统一、多模态理解、强化学习/RLHF后训练和高效数据管线设计等方向； 2. 参与研发多模态生成大模型开发等下一代人工智能核心技术，参与大规模生成基础模型预训练与后训练开发。 3. 负责跟踪和研究多模态生成大模型前沿技术调研、落地、对业务进行优化。

方向一：搜推效率、生成式、店品券 岗位职责： 1、负责搜索/推荐业务的召回、粗排/精排算法设计和优化，提升大盘转化效率； 2、负责用户、商户、query、营销信号等各维度特征、模型样本等基础模块的搭建和优化； 3、应用机器学习/深度学习、生成式推荐等算法技术，优化召回/排序模型，推动生成式推荐算法的工业落地； 4、与上下游的数据、工程、产品等团队紧密配合，把算法模型等上线到业务场景中，提升业务效果； 5、跟进推荐系统前沿研究方向，结合业务场景进行创新与落地，做技术沉淀和paper发表。 方向二：大混排（统一混排）、全站推 岗位职责： 1、负责混排（信息流+商业化）算法的设计和优化，提升流量变现效率和用户体验； 2、建立并优化目标函数，通过混排多目标优化平衡用户体验 & 平台收益； 3、结合用户画像、内容特征、广告属性等多维度信号，构建高效的特征工程与模型； 4、应用深度学习、强化学习等技术优化推荐与广告混排效果； 5、与工程、产品、运营团队密切协作，将算法落地到生产环境，并持续监控与优化效果； 6、跟踪前沿的推荐与广告算法研究，推动新技术在业务中的应用。

【部门介绍】 随着大模型技术的飞速发展，理解和生成多模态数据（图像、视频、音频、3D素材等）的能力日益增强。目前，构建能够同时进行输入和输出的多模态世界模型已成为业界的研究热点，也是实现通用人工智能（AGI）的重要技术路径之一。 通义万相（Wan）将持续在世界模型、原生多模态预训练、理解-生成融合范式、统一Tokenizer研究、人类反馈与强化学习等前沿技术方向上进行探索，始终追求在多模态世界模型领域的领先研究地位，致力于建立世界级的技术影响力。 【职位描述】 1. 负责通义万相多模态世界模型的Reward Model构建，包括但不限于：基模型评价维度和benchmark构建，构建强化学习Reward Model和有效RL算法，结合线上用户反馈挖掘模型缺点、持续迭代，实现和人类评测和偏好对齐。 2.负责通义万相多模态世界模型的数据建设，包括但不限于：视频、图像、音频、文本等多模态数据集建设，人类偏好数据pipleline建设，为图像模型、音视频模型、交互式世界模型等基础模型迭代提供有效数据供给。

岗位描述： 全面负责千问大模型在 Post-Training 能力进化和上限突破、持续推进模型能力边界和商业价值的不断延伸。通过对前沿算法的极致探索和高效能工程体系的构建，驱动模型在逻辑推理、问答、复杂多轮上下文、指令遵循、Agent 智能体、多模态交互等关键领域实现突破性进展，打造世界一流的模型效果，并定义其在未来 AI 应用中的核心价值。 工作职责： ● 【战略规划与技术引领】 制定并执行大模型 Post-training 的中长期技术路线图，预判并布局下一代对齐技术、能力增强及对齐方案。主导核心算法的战略方向，确保技术路径与公司业务战略高度协同。 ● 【核心能力与壁垒构建】 领导团队进行体系化的数据驱动实验，不仅局限于日常迭代，更要建立可规模化的能力提升范式。您将攻坚并解决模型在复杂指令遵循、通用问答、RAG、深度逻辑推理、内容创作、Tool-Using 等方面的瓶颈问题，构建技术壁垒。 ● 【前沿算法研究与创新】 深入探索并推动 Post-training 领域的前沿算法创新，包括但不限于 RLHF/RLAIF 的新范式、模型融合 (Model Fusion/Merge) 、模型蒸馏及 MoE 模型的高效对齐策略。您的目标是显著降低模型幻觉、提升推理的效果、加强模型复杂指令的遵循能力。 ● 【多模态与未来探索】 从统一多模态模型的战略视角出发，您将指导并规划多模态统一大模型的 Post-training 技术融合。探索并落地高效的多模态 SFT 数据构建、跨模态能力协同训练及对齐策略，确保模型在图文问答、视频对话 等复杂场景下实现无缝、精准的理解与生成。 ● 【团队领导与效能提升】 负责 Post-training 算法团队的组建、培养与管理，打造一支具备高效执行力和持续创新能力的顶尖团队。您将指导并优化从研究、实验、评测到部署的全链路工具链与工程框架，实现研发效能的倍增。