通义大语言基础模型Agent System算法工程师

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、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。 我们致力于优化 Qwen 基础大模型的 Agent 能力和构建完善的LLM智能系统，实现LLM对外界的准确感知、利用与反馈。Agent 的工作一方面包括从模型侧通过SFT、RL等提升模型的基础Agent能力，让我们的模型能和Agent框架有效结合；另一方面包括Agent System的设计与实现，致力于Agentic AI真实落地。 职位描述： 1. 从事Qwen基础大模型的通用 Agent 能力优化，包括但不限于Tool use、RAG、Planning、Memory等能力的算法研发和优化；跟进业界Agent Benchmark，保持Qwen的Agent行业领先水平。 2. 推进Agentic AI的发展，包括但不限于多模态 Agent、Code Agent、MCP、Deep Research等场景的模型优化与产品落地。 3. 研发Agent System，推动AI Agent在架构和性能上的持续优化。 4. 研究、实现和优化最新的强化学习（RL）算法，确保算法的性能和可扩展性。 5. 主导数据收集、环境建模及 Agent 的评估与测试工作，确保模型的稳定性和有效性。

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、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。 我们致力于优化 Qwen 基础大模型的 Agent 能力和构建完善的LLM智能系统，实现LLM对外界的准确感知、利用与反馈。Agent 的工作一方面包括从模型侧通过SFT、RL等提升模型的基础Agent能力，让我们的模型能和Agent框架有效结合；另一方面包括Agent System的设计与实现，致力于Agentic AI真实落地。 职位描述： 1. 从事Qwen基础大模型的通用 Agent 能力优化，包括但不限于Tool use、RAG、Planning、Memory等能力的算法研发和优化；跟进业界Agent Benchmark，保持Qwen的Agent行业领先水平。 2. 推进Agentic AI的发展，包括但不限于多模态 Agent、Code Agent、MCP、Deep Research等场景的模型优化与产品落地。 3. 研发Agent System，推动AI Agent在架构和性能上的持续优化。 4. 研究、实现和优化最新的强化学习（RL）算法，确保算法的性能和可扩展性。 5. 主导数据收集、环境建模及 Agent 的评估与测试工作，确保模型的稳定性和有效性。

团队介绍：1、业务方向：自助业务希望建成中小商家的业务中台，电商广告、生服广告、Dou+等多条业务线，一站式解决商家问题，助力商家成长，提升商家数字化经营能力； 2、技术亮点：自助技术分为智能销售、客户增长、营销活动几个方向； 客户增长方向主要利用Uplift建模、因果推断、运筹优化算法、推荐算法等，通过对客户初期的行为习惯进行挖掘，探索更优的发券、选品、选素材等相关策略，提升拉新指标； 智能销售方向主要通过LLM-Agent的形式，利用sft、rl等算法优化广告领域的服务能力，提升对中小客户的教育、辅导、服务等能力，进而提升长期客户消耗； 营销活动方向主要服务商业化运营团队，辅助运营完成营销活动的创建与推广。 课题背景： 为了长期优化广告客户生态以及收入增长，商业化需要更大规模的做好客户拉新和客户在投放成长初期的留存，那么如何精准定位目标人群、如何更有效的利用激励手段促进客户增长、如何优化当前客户动作和投放手段，就是一个必须要长期优化的方向。 现在的增长方向主要靠传统机器学习的手段来决策激励的发放，但效果提升已经遇到瓶颈，需要探索基于RL的因果推断技术。另一方面，客户成长初期目前无法获得足够的服务与帮助，结合上广告投放本身有较高学习门槛，所以现在亟需依赖LLM技术，实现智能销售的愿景——包括智能客服、智能销售、智能投手三个阶段，最终达到全智能化的托管式服务。 课题挑战： 相比抖音C端流量数据，广告客户数据相对波动较大，观测周期长，有更多的不确定性； 大语言模型在广告领域的能力依然不足，具体表现在领域知识理解不足，大量专业工具（百量级）的使用效率不高，业务回复的可解释性不够强。为了达到人工销售的水平，需要探索RL、探索reward system、探索deep research的实现、探索业务向Benchmark的范式等等； 相比传统客服的问答式工作，还需要探索LLM在主动服务方向的开放命题。

团队介绍：BandAI 团队致力于探索智能的极限在交易场景的可能性。团队研究方向涵盖LLM、Multimodal、Agent，在北京、上海设有实验室和岗位。加入我们，你可以享受与正式员工同等的资源，参与到前沿的大语言模型的研究课题，和优秀的研究员一起探索智能极限。探索抖音电商、生活服务的下一代产品和技术，通过技术变革为用户带来前所未有的体验。 课题介绍：探索抖音电商、生活服务、广告的下一代产品和技术，通过技术变革为用户带来前所未有的体验。在你热爱的课题方向上，探索大语言模型领域最具挑战的长期关键问题；探索 Agent 评估的新范式；探索 RL，更多的计算能力=更好的性能表现；探索如何拓展 Reward System 判断边界；研究&复现 Deep Research，Computer Using Agent，Useful Image Generation，Native Multimodality。