通义通义实验室-AI对话系统算法专家-北京/杭州

1. 负责面向AI手机、智能座舱等ToB场景的多模态交互模型研发，包括语音基础模型、视觉-语言模型（VLM）、全模态大模型的后训练（CPT/SFT/RL）与推理优化。 2. 研发基于神经网络、扩散模型或大模型的端侧音频信号处理算法（如语音增强、降噪、去混响），提升复杂声学环境下的语音交互质量。 3. 构建支持自然打断、精准判停、上下文感知的实时双工交互模型，实现低延迟、高鲁棒性的流式对话体验。 4. 针对端侧资源约束，开展模型压缩、量化、蒸馏及高效部署，确保算法在DSP/NPU等嵌入式平台稳定运行。 5. 与系统、产品团队紧密协作，推动算法从原型验证到大规模商用落地。

全面负责定义、设计并实现下一代对话系统的核心算法与交互范式，解决当前对话模型在多轮交互、知识应用、共情能力等方面的挑战，探索并引领模型在个性化、主动性、拟人化等前沿方向的技术突破。直接决定数亿夸克用户在Chat场景的与AI 的交互体验，塑造夸克在未来对话式 AI 时代的领先地位。 1. 对话体验定义与规划。深入分析用户意图与行为，结合业务场景，制定并执行对话体验的中长期技术演进路线图。并密切追踪并研究对话式 AI 领域的最新进展，包括主动式对话策略、多模态对话 (语音/视觉融合)、AI Agent 中的对话流控制等。您将主导定义“顶级对话体验”的标准，并将其分解为可落地、可量化的算法迭代目标。 2. 多轮对话与上下文理解。攻坚并解决长程、复杂多轮对话中的核心技术难题，包括但不限于指令遵循、上下文精准理解、长程记忆与遗忘机制、隐式意图识别等。您将设计创新的模型结构与训练策略，使模型具备真正连贯、有逻辑的对话能力。 3. 对话回复准确与全面。主导研发将外部知识 (如搜索、工具调用) 与大模型进行深度、动态融合的先进技术。致力于解决模型在对话中的意图偏离、事实性错误、内容不详实和知识更新不及时等问题，并通过 RAG 新范式或其他创新方法，显著提升对话的准确性与信息量。 4. 评测体系与数据飞轮。建立并完善一套科学、全面的对话能力评测体系，能够精准衡量模型的综合对话质量 (Coherence, Empathy, Informativeness 等)。设计并驱动高效的数据闭环系统，利用真实用户反馈持续、自动化地优化模型。

团队介绍：Data-电商-智能对话团队，致力于打造业界领先的大模型对话系统。团队服务的日活用户超过数亿，应用场景覆盖抖音电商全链路，包括平台客服、平台商服、商家客服、达人客服，以及创新的智能导购等核心业务场景，通过持续的技术创新和优化，成功构建了一套完整的智能对话解决方案，为电商业务带来了显著的效率提升和用户体验改善。 课题介绍： 背景：电商智能客服正逐渐成为业务增长和用户体验优化的重要方向，基于大型语言模型（LLM）的智能客服系统解决电商场景中的核心挑战，由LLM完成一次用户进线的完整接待过程，包括诉求澄清、方案协商、方案执行等阶段，实现电商业务的智能化升级——让用户享受更智能高效的客服服务。 研究方向：本课题聚焦于LLM 后训练与智能客服。构建基于 LLM 的多智能体（Multi-Agent）框架，通过规划、回复、工具三类Agent的协作，实现从问题分析、方案执行到结果反馈的全流程智能客服。核心目标是确保客服对话的准确性、合规性与流畅度，避免模型生成幻觉或违背平台政策。同时，围绕电商客服的复杂任务，构建 Benchmark数据集，优化SOP遵循、多轮交互、用户满意度等指标。此外，研究高效数据利用方法，探索低标注数据条件下的LLM训练，并开发自动生成高质量训练数据的系统，以降低人工标注成本，提高智能客服的服务质量与效率。 1、开发AI驱动的智能客服系统：设计并实现AI对话式客服助手，能够处理电商咨询、投诉、退款、争议解决及物流相关问题，以AI替代传统人工客服； 2、大语言模型（LLM）后训练与高效学习：应用最前沿的LLM训练优化技术，如指令微调、强化学习、持续学习等，在最少标注数据的情况下优化AI客服响应质量；具备大语言模型（LLM）微调、知识蒸馏或强化学习的相关经验，应用于对话式AI场景；深入理解检索增强生成（RAG）、专家混合模型（MoE）、稀疏注意力、强化学习、推理时间优化等技术，以提升AI对话质量； 3、基准测试与训练数据构建：识别具有挑战性的客服交互场景，如政策解读、争议处理、客户投诉、导购推荐等，并构建专门的测试集和训练集； 4、多语言与跨文化客服支持：构建能够适应多语言和不同文化背景的AI模型，确保客服交互的精准翻译和针对不同用户群体的合适响应；精通多语言自然语言处理（NLP）、机器翻译及跨语言对话建模； 5、模型优化与高效部署：研究模型压缩、量化、推理优化等技术，确保AI客服助手在大规模应用场景下具备低延迟、高可靠性的表现。

团队介绍：Data-电商-智能对话团队，致力于打造业界领先的大模型对话系统。团队服务的日活用户超过数亿，应用场景覆盖抖音电商全链路，包括平台客服、平台商服、商家客服、达人客服，以及创新的智能导购等核心业务场景，通过持续的技术创新和优化，成功构建了一套完整的智能对话解决方案，为电商业务带来了显著的效率提升和用户体验改善。 课题介绍： 背景：电商智能客服正逐渐成为业务增长和用户体验优化的重要方向，基于大型语言模型（LLM）的智能客服系统解决电商场景中的核心挑战，由LLM完成一次用户进线的完整接待过程，包括诉求澄清、方案协商、方案执行等阶段，实现电商业务的智能化升级——让用户享受更智能高效的客服服务。 研究方向：本课题聚焦于LLM 后训练与智能客服。构建基于 LLM 的多智能体（Multi-Agent）框架，通过规划、回复、工具三类Agent的协作，实现从问题分析、方案执行到结果反馈的全流程智能客服。核心目标是确保客服对话的准确性、合规性与流畅度，避免模型生成幻觉或违背平台政策。同时，围绕电商客服的复杂任务，构建 Benchmark数据集，优化SOP遵循、多轮交互、用户满意度等指标。此外，研究高效数据利用方法，探索低标注数据条件下的LLM训练，并开发自动生成高质量训练数据的系统，以降低人工标注成本，提高智能客服的服务质量与效率。 1、开发AI驱动的智能客服系统：设计并实现AI对话式客服助手，能够处理电商咨询、投诉、退款、争议解决及物流相关问题，以AI替代传统人工客服； 2、大语言模型（LLM）后训练与高效学习：应用最前沿的LLM训练优化技术，如指令微调、强化学习、持续学习等，在最少标注数据的情况下优化AI客服响应质量；具备大语言模型（LLM）微调、知识蒸馏或强化学习的相关经验，应用于对话式AI场景；深入理解检索增强生成（RAG）、专家混合模型（MoE）、稀疏注意力、强化学习、推理时间优化等技术，以提升AI对话质量； 3、基准测试与训练数据构建：识别具有挑战性的客服交互场景，如政策解读、争议处理、客户投诉、导购推荐等，并构建专门的测试集和训练集； 4、多语言与跨文化客服支持：构建能够适应多语言和不同文化背景的AI模型，确保客服交互的精准翻译和针对不同用户群体的合适响应；精通多语言自然语言处理（NLP）、机器翻译及跨语言对话建模； 5、模型优化与高效部署：研究模型压缩、量化、推理优化等技术，确保AI客服助手在大规模应用场景下具备低延迟、高可靠性的表现。