logo of tongyi

通义基础模型评估系统算法工程师

校招全职通义2026届秋季校园招聘地点:北京 | 杭州 | 上海状态:招聘

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,或相关领域应届毕业生,博士/硕士毕业生优先。
2. 了解 LLM Evaluation(评测方案与评测数据构建)或具有 post-training(SFT、RL等)训练和数据合成经验。
3. 具有较强的代码工程能力,精通 Python 以及 Pytorch深度学习框架;熟悉 Transformer 架构以及大语言模型基础知识。
4. 在国际顶级计算…
登录查看完整任职要求
微信扫码,1秒登录

工作职责


通义千问(Qwen)是由通义实验室自主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。

团队致力于研发下一代大模型评估系统,从而实现让大模型更好地执行真实世界任务进而服务人类的目标。

工作职责:
1. 挖掘大模型弱点,持续快速构建覆盖各项模型能力的评测数据集,探索可靠、具有可扩展性的评测方案。
2. 参与LLM-as-a-Judge 方案构建,训练LLM Judge/Reward Model,建模人类偏好并提升长尾任务的评价准确性。
3. 参与Reward System 构建,设计Reward Signal、合成对应数据,并通过 RL 提升模型的能力上限。
4. 参与开发Evaluation、Reward System 所需工程框架,简化各类测试任务和模型集成流程,帮助提高团队效率。
包括英文材料
机器学习+
大模型+
SFT+
Python+
PyTorch+
深度学习+
还有更多 •••
相关职位

logo of xiaohongshu
社招1-3年大模型

岗位定位: 本岗位侧重于构建大模型的“视觉与感知”能力。小红书拥有业界最独特的图文与短视频 UGC 数据生态,你将负责 VLM 的 Post-training,让模型深度理解,支撑小红书所有业务场景,包括且不限于搜索、广告、推荐、电商、客服及智能发布等核心场景。 你的工作内容: 负责 VLM 的 SFT/RL/Post-training 流程,提升图文、视频与文本之间的语义对齐和指令遵循能力; 构建视觉 Reasoning 能力,提升模型在复杂图文理解、视频时序理解、多图推理、空间关系推理等任务上的表现; 研发多模态 Agent 能力,使模型能够进行任务分解、计划生成、工具调用、结果验证和自我修正; 建设 VLM Tool-use 能力,支持搜索、知识库、商品库、OCR、ASR、视频分析、审核规则等内部工具调用; 优化长视频理解和多帧推理能力,提升模型对视频内容、事件、时序关系和深层语义的理解效率; 面向小红书搜索、推荐、广告、电商、审核和内容创作等业务场景,构建数据、训练、评测和上线闭环。

更新于 2026-07-07北京|上海
logo of xiaohongshu
社招1-3年大模型

岗位定位: 本岗位侧重于提升大语言模型的“核心大脑”能力。你将通过先进的 Post-training 技术,让模型在Reasoning、Agentic以及人类意图对齐上达到业界顶尖水平,通过提升AI智能水平的上限,支撑小红书所有业务场景,包括且不限于搜索、广告、推荐、电商、客服及智能发布等核心场景。 你的工作内容: 大规模对齐与强化学习: 研发并优化 SFT、RL(如GRPO 等)算法,构建高精度的 Reward Model,解决模型在复杂指令下的对齐问题。 推理模型(Reasoning)优化: 探索长链推理(CoT)、强化学习驱动的自反思与自进化机制,提升模型在的 System 2 思维能力。 Agentic RL 与Agency: 研发面向 Search Agent、Code Agent 和 Tool-use Agent 的强化学习方案,提升模型在开放环境中的任务拆解、工具调用及闭环执行能力。 合成数据与模型进化: 探索高质量合成数据的生成与过滤技术,实现模型能力的自我循环与持续进化

更新于 2026-07-07北京|上海|杭州
logo of sensetime
社招算法研究

我们是一家AI上市公司研究院下语言与推理部门的量化智能团队,目标是将数学量化分析与深度研究融合,构建面向高价值领域的Super-intelligence智能体。现招基础模型算法研究员和工程师,方向包括AI for Data Science, AI for Optimization和AI for Financial Analysis,工作内容贯穿数据合成链路、模型后训练和智能体强化学习的全栈。

更新于 2026-02-03北京|深圳
logo of xiaohongshu
实习大模型

岗位定位: 本岗位侧重于提升大语言模型的“核心大脑”能力。你将通过先进的 Post-training 技术,让模型在Reasoning、Agentic以及人类意图对齐上达到业界顶尖水平,通过提升AI智能水平的上限,支撑小红书所有业务场景,包括且不限于搜索、广告、推荐、电商、客服及智能发布等核心场景。 你的工作内容 大规模对齐与强化学习: 研发并优化 SFT、RL(如GRPO 等)算法,构建高精度的 Reward Model,解决模型在复杂指令下的对齐问题。 推理模型(Reasoning)优化: 探索长链推理(CoT)、强化学习驱动的自反思与自进化机制,提升模型在的 System 2 思维能力。 Agentic RL 与Agency: 研发面向 Search Agent、Code Agent 和 Tool-use Agent 的强化学习方案,提升模型在开放环境中的任务拆解、工具调用及闭环执行能力。 合成数据与模型进化: 探索高质量合成数据的生成与过滤技术,实现模型能力的自我循环与持续进化。

更新于 2026-06-10北京|上海