通义Token Foundry-RLHF 算法专家-Qwen
任职要求
1. 计算机、机器学习、人工智能、自然语言处理等相关专业，硕士及以上学历。 2. 具有 RLHF / Reward Modeling / 偏好对齐方向的实践经验，熟悉 PPO、DPO、GRPO 等主流算法的原理与工程实现。 3. 精通 Python 及 PyTorch 等深度学习框架，具备扎实的工程能力，能够独立完成从数据处理、模型训练到评测部署的全链路工作。 4. 对数据质量高度敏感，具备优秀的数据分析与问题诊断能力，能够从复杂反馈信号中提炼有效的优化方向。 加分项 1. 熟悉主流 R…
工作职责
1. 用户偏好采集与建模：设计并构建系统化的用户偏好数据采集方案，深入分析用户行为与反馈信号，建立多维度、可扩展的用户偏好表征与建模体系，为 Reward Model 训练提供高质量数据基础。 2. Reward Model 训练与优化：训练高精度、低偏差的 Reward Model，覆盖创作质量、指令遵循、安全对齐、人类偏好等多个专项维度；持续优化训练策略，有效缓解 Reward Hacking 与分布偏移问题，为下游 RL 训练（PPO / GRPO 等）和用户偏好评测提供可靠的奖励信号。 3. 用户反馈分析与 Badcase 聚类：建立从线上用户反馈到模型迭代的闭环机制，利用聚类、归因分析等方法系统性挖掘 Badcase，定位模型能力短板与偏好盲区，驱动数据策略与训练目标的持续优化。 4. LLM Judge / Verifier 体系建设：研究并构建基于 LLM 的自动化评测与验证体系，设计可 Scalable 的 Verifier 信号，使其既能作为高效的偏好评测工具，也能作为奖励信号直接融入 RL 训练流程，提升模型迭代的自动化程度与覆盖广度。 5. 偏好对齐前沿探索：持续跟踪 RLHF / RLAIF / DPO / Constitutional AI 等对齐技术的前沿进展，探索更高效的偏好学习范式，推动 Qwen 在对齐质量与训练效率上的双重突破。
1. 面向ToB行业场景（如AI手机等），设计并构建可扩展、高可用的Agent编排系统，支撑多模态交互系统中复杂任务的自动化执行。 2. 深度整合阿里集团内部丰富的Agent能力，同时对接第三方生态服务，打造统一的行业级Agent应用。 3. 制定标准化的工具描述协议、Agent接入规范与开发者工具链（SDK/CLI/调试平台），降低内外部生态伙伴的接入门槛。 4. 针对移动端等资源受限环境，优化Agent调用链路的性能、延迟与鲁棒性，支持离线、弱网、低功耗等边缘场景下的可靠运行。
1. 负责机器人操作系统的整体软硬件集成与真机部署，完成机械臂、传感器、计算单元等系统的搭建、调试与优化，构建稳定可靠的机器人运行环境。 2. 负责实时遥操作系统的开发与优化，满足高时效性和可靠性要求，设计并搭建真机评测体系与数据管线。 3. 解决真实机器人系统中的部署问题（延迟、标定误差等），优化异步推理系统（RTC等），设计安全保护机制（碰撞检测、异常行为监测、急停），持续提升系统鲁棒性与安全性。 4. 协同算法、数据、硬件团队，将前沿算法成功转化为可稳定运行的机器人系统，推动在真实场景和任务的落地闭环。
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。
千问（Qwen）是由阿里巴巴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、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。 我们期望打造世界一流的预训练 LLM 基座，开发涵盖参数量从几百M到T级的基座模型，并将作为 Qwen / QwenVL / Qwen-Omni / Qwen-Coder 等系列模型的基座。我们追求将现有的预训练技术做到极致，并积极探索下一代的预训练技术。 工作职责： 1. 预训练数据：大规模预训练数据合成技术探索、STEM & reasoning 优化、长尾知识优化、精品数据挖掘过滤、自然数据 scaling、长文本优化、面向 test-time scaling 的数据优化。 2. 预训练策略：新型预训练损失函数探索、遗忘对抗与持续学习、optimizer 优化、lr scheduler 优化、课程学习、scaling law 预测、超参优化。 3. 模型结构：新型模型结构探索、模型可解释性、MoE 优化、参数扩展与裁剪蒸馏、线性注意力、动态稀疏注意力、draft model 优化、动态计算优化、KV cache压缩、长序列优化、decoding 加速等。