通义通义大模型事业部 - 通义多模态通用大模型算法 - 阿里星

任职要求

1. 来自全球Top高校计算机科学、人工智能、数学、物理或相关领域应届博士/顶尖硕士毕业生。
2. 深入掌握深度学习、强化学习、表示学习等建模方法；在多模态建模和跨模态对齐等方面有深入研究。
3. 在国际顶级计算机会议/期刊（如NeurIPS、ICLR、TPAMI、CVPR、ECCV、InterSpeech、ACL等）以一作身份发表过多篇论文，或在开源社区、竞赛中展示出引领性的研究成果。
4. 良好的工程与实验思维：熟悉P…

工作职责

近年来，以大模型为核心的生成式人工智能技术在语言理解、内容生成、多模态建模与跨模态交互等领域取得了突破性进展，展现出前所未有的技术潜力与广泛的应用前景。
我们致力于通用人工智能（AGI）方向的前沿探索与产业落地创新。一方面，在迈向AGI的长期路径中，随着大语言模型能力的持续进化，多模态感知、融合与推理等关键问题日益凸显，成为构建通用智能系统的核心挑战；另一方面，围绕典型行业场景（如智能交互、高质量内容生成、跨模态检索与理解等），如何将现有大模型能力有效转化为可落地、可扩展、可持续的解决方案，也成为当前研究与工程实践的重点方向。
如果你对生成式AI、通用人工智能（AGI/ASI）前沿探索、多模态建模与智能交互系统有浓厚兴趣，并渴望深入参与下一代多模态通用模型的研发与演进，欢迎加入我们，共同定义未来AI的能力边界，牵引千行百业在智能时代的深度变革。

1. 多模态大模型算法创新：定义下一代多模态通用大模型技术范式，实现文本、语音、视觉模态的联合建模，探寻和解决多模态对齐、推理、Agentic等方面的核心挑战，不断追寻多模态通用大模型的效果上限。
2. 场景驱动的算法创新：结合业务场景（如智能交互、内容生成、跨模态检索等），设计并优化大模型架构，提升效果、效率与鲁棒性。
3. 端到端技术闭环：从数据构建、模型训练、评测到部署，主导技术方案落地，通过AB实验、调用量、用户反馈验证价值。
4. 前沿应用技术探索：紧跟并能驱动LLM、Diffusion Models、强化学习等技术相关进展，定义技术新范式，快速实验并迭代创新方案，拉升相关模型SOTA。