通义通义实验室-多模态大模型算法专家/高级专家-杭州/北京
任职要求
1. 计算机科学、人工智能、机器学习或相关领域的硕士或博士学位； 2. 在多模态、计算机视觉、NLP、AIGC、计算机图形学、机器学习等一个或多个领域有较深入的研究； 3. 具有出色的分析、解决问题的能力，能深入解决大模型训练、应用存在的问题，有自主探索解决方案的能力者； 4. 能够积极创新， 乐于面对挑战， 负责敬业，优秀的团队合作精神，一起探索新技术，推进技术进步。 加分项： 1. …
工作职责
1. 探索研究多模态理解、多模态生成、计算机视觉、自然语言处理、音频等前沿技术； 2. 参与研发多模态、全模态大模型等下一代人工智能核心技术，探索大规模/超大规模多模态理解与生成交织的基础模型，提升大模型能力； 3. 负责跟踪和研究多模态大模型前沿技术调研、落地、对业务进行优化。
方向一：搜推效率、生成式、店品券 岗位职责： 1、负责搜索/推荐业务的召回、粗排/精排算法设计和优化，提升大盘转化效率； 2、负责用户、商户、query、营销信号等各维度特征、模型样本等基础模块的搭建和优化； 3、应用机器学习/深度学习、生成式推荐等算法技术，优化召回/排序模型，推动生成式推荐算法的工业落地； 4、与上下游的数据、工程、产品等团队紧密配合，把算法模型等上线到业务场景中，提升业务效果； 5、跟进推荐系统前沿研究方向，结合业务场景进行创新与落地，做技术沉淀和paper发表。 方向二：大混排（统一混排）、全站推 岗位职责： 1、负责混排（信息流+商业化）算法的设计和优化，提升流量变现效率和用户体验； 2、建立并优化目标函数，通过混排多目标优化平衡用户体验 & 平台收益； 3、结合用户画像、内容特征、广告属性等多维度信号，构建高效的特征工程与模型； 4、应用深度学习、强化学习等技术优化推荐与广告混排效果； 5、与工程、产品、运营团队密切协作，将算法落地到生产环境，并持续监控与优化效果； 6、跟踪前沿的推荐与广告算法研究，推动新技术在业务中的应用。
● 设计和实现高效的训练推理框架，提升多节点、多GPU环境下特别是异构算力场景下的计算效率。具备良好的工程实践和算法理论基础，熟悉底层的硬件编程和常见GPU的算子库开发，能对算法的运行效率如速度、显存占用等进行优化，推动算法稳定、高效的运行。 ● 完善优化训练推理框架，针对市面上的国产信创卡能提出统一的优化方案，并推进在底层的通信效率、资源占用、稳定性方面持续建设。 ● 设计并实现能够处理大规模并发请求的系统架构，确保极端负载下的稳定性和性能。完善错误自愈机制，提升平台训练的MFU，打造行业内一流的异构算力混训混推GPU框架。 ● 技术方案设计：主导核心模块技术方案设计与评审，结合业务需求与系统现状，制定可落地的架构规划。 ● 基础服务开发：构建高可用、可扩展的基础服务组件，支持训练/推理框架的快速迭代与稳定部署。 ● 项目管理：主导跨团队协作项目的全生命周期管理，包括需求拆解、排期规划、进度跟踪与风险控制，确保项目高效交付。 ● 持续关注并跟进业界技术发展，比如超长上下文、端到端推理思维链、多模态等方向。
1. 负责大模型（含多模态）及下游任务的训练及优化突破，包括但不限于：异构GPU混合训练和推理加速算法；对齐、强化学习、混合专家等大模型核心训练技术。 2. 分析和解决大模型在领域应用中的技术难题并进行突破，并与业界先进技术进行持续对比。 3. 持续关注业界最新研究动向和技术趋势，对技术方向研判选型，并进行落地。 4. 与产品和工程团队紧密合作，将先进的算法技术应用于实际产品开发。
1. 需求分析与产品规划： -深入调研开发者、企业客户及行业需求，深入理解各种模型能力，定义大模型开发平台的核心功能（如工作流、Prompt工程、RAG增强、Agent框架等），并可以基于开发平台构建 AI 效果领先的垂直场景/行业解决方案； -制定所负责产品或模块的 Roadmap，平衡技术前瞻性与商业化落地节奏。 2. 产品全生命周期管理： -主导功能设计，输出PRD、原型及交互文档，推动算法、工程团队高效交付，协同运营、销售等团队应对和总结客户需求； -负责产品上线后的迭代优化，基于用户反馈和数据洞察持续提升产品体验。 3. 跨团队协作与生态建设： -协同运营团队，推动开发者生态建设，提升平台活跃度与开发者粘性。 4. 行业洞察与竞争分析： -跟踪国内外大模型平台产品动态，制定差异化竞争策略。