通义大语言基础模型Agent System算法工程师
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，或相关领域应届毕业生，博士/硕士毕业生优先。 2. 有良好的学术调研能力，工程能力，逻辑和数据分析能力，热衷于Agentic AI，有 agent system 相关研发经验；具备扎实的代码功底，精通Python、C/C++等至少一门编程语言；熟悉强化学习算法和智能agent框架，具备跨领域应用的经验。 3. 对基础模型的前沿问题有持续热…
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，具备多模态、多语言、跨任务的理解与生成能力。Qwen系列模型，涵盖参数量从亿级到万亿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。 团队致力于优化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的工作包括从模型侧通过 SFT、RL等提升模型的基础agent能力，让模型和 agent框架有效结合；同时也包括agent system的设计与实现，致力于agentic AI真实落地。 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。
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。
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。
Accio是阿里巴巴国际数字商业集团阿里国际站内部孵化的一款战略级AI原生应用产品，也是全球首个B2B AI Search Agent，通过持续探索Agent、LLM、VLM、RL、Memory、Reasoning、AI Search等前沿技术，自研基座、Agent系统以及AI Search系统，实现全球B2B跨境贸易跨越式发展。 1、参与跨境电商多语言多模态大模型研发，包括而不限于Post-Training、SFT、RLHF、RL、Memory等全链路建设； 2、负责AI Native专项能力建设，包括而不限于RAG System、Agent System、Function Call、Reasoning、Agentic RL、Proactive Agent、LangChain； 3、探索LLM前沿技术，持续迭代自研模型能力，推动Native AI Agent落地，重构B2B跨境贸易交互体验。