通义Token Foundry-Cowork Agent算法专家-Qwen基础模型训练
任职要求
1. 来自全球Top高校计算机科学、人工智能、机器学习、深度学习、软件工程或相关领域应届博士/顶尖硕士毕业生； 2. 在大语言模型或多模态大模型领域有扎实的理论基础和实践经验，在深度学习、大规模模型训练、优化算法、生成式模型、自监督学习等至少一个领域中具有行业影响力的创新性成果； 3. 在国际顶级计算机会议/期刊以一作身份发表过多篇高水平论文，或在开源社区、竞赛中展示出引领性的研究成果； 4. 具备扎实的代码功底，熟悉主流深度学习框架，能够高…
工作职责
推动在各个行业专家领域高生产力价值Cowork Agent的构建与实践落地，让模型在Agent环境中完成现实世界的真正复杂任务，持续提升模型在真实、高经济价值任务中的表现，拓展大模型实际能力边界。 1. Envs/Harness Building & Generalization：复现并维护高可靠性主流Harness环境，提升模型在不同Harness场景下的泛化能力；同步探索Qwen Frontier Harness设计，探索Loop Engineering、Multi-Agent 与 Auto-Harness，与算法/数据链路 codesign 实现更好效果； 2. Data Design & Scaling：挖掘金融、量化、法律、医疗、设计、数据分析、工业、工程等场景下的高价值数据和workflow，探索数据Pattern演化，User-Centric Data优化，General Long-Horizon Data Pipeline构建；在CPT/SFT/RL端到端验证配比/学习策略，优化模型端到端长程的行业Agent解决方案； 3. Agentic Rewarding System：构建面向真实Agentic任务的General Verifier，设计Evolving Rubrics、Code Verifier、实现Outcome & Process Level 数据监督与自动化Rewarding，User model Rewarding； 4. Real World RL：基于现实环境、现实任务的大规模Agentic RL训练，探索CPT->RL的端到端Scaling Law，Multi-step Rewarding Shaping，Agentic Behavior Learning。
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。