通义通义实验室-AI交互模型算法专家-北京/杭州

淘天集团未来生活实验室，聚焦于AI的发展，打造支撑电商及AI Native的大模型基座能力，兼顾对1-3年内和未来生活场景相关的前沿技术的研究和关注。既要支持好各个前台场景的AI化，又肩负起探索未来技术趋势的责任。 1. 探索多模态大模型，包括多模态大模型预训练、SFT微调、及RLHF对齐等技术； 2. 探索图像和视频的统一表征方法，以及长视频的高效表征压缩技术； 3. 探索将多模态大模型用于图像理解、视频理解、视觉推理、视觉多轮交互、实时对话等任务； 4. 探索原生多模态大模型的架构与训练范式； 5. 结合淘天业务场景，推动多模态大模型在淘天搜索、推荐、广告等业务中的应用。

淘天集团未来生活实验室，聚焦于AI的发展，打造支撑电商及AI Native的大模型基座能力，兼顾对1-3年内和未来生活场景相关的前沿技术的研究和关注。既要支持好各个前台场景的AI化，又肩负起探索未来技术趋势的责任。 1. 探索多模态大模型，包括多模态大模型预训练、SFT微调、及RLHF对齐等技术； 2. 探索图像和视频的统一表征方法，以及长视频的高效表征压缩技术； 3. 探索将多模态大模型用于图像理解、视频理解、视觉推理、视觉多轮交互、实时对话等任务； 4. 探索原生多模态大模型的架构与训练范式； 5. 结合淘天业务场景，推动多模态大模型在淘天搜索、推荐、广告等业务中的应用。

岗位描述： 全面负责夸克大模型在 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。

1. 算法设计与开发 -针对云计算基础设施资源的需求计划、供需匹配、采购决策和库存管理等场景，建立数学模型并设计求解算法（如线性规划、强化学习、仿真推演等）。 -设计并研发基于大模型（LLM）智能问答（QA）、推理分析（如Chain-of-Thought, ReAct）的agentic AI助手，提升资源运营效率。 2. 工程落地与优化 -将算法从原型推进到生产环境上线，并可解决实际运营业务场景中的规模化和时效性挑战。 -提供运营业务人员可通过自然语言直接交互并高效可用的Agentic AI助手。 -与工程团队合作，设计高性能、可扩展的算法服务架构。 3. 跨领域协作 -与云产品（需求侧）、供应链、采购、数据中心运营等多个团队紧密合作，理解业务痛点并转化为可量化的技术问题。 -跟踪学术界（如OR、ML顶会）和工业界（如AWS/GCP资源优化方案）最新进展，推动技术迭代。