通义通义实验室-大模型Agent System算法工程师-通义千问

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。

1、负责智能体（AI Agent）相关核心算法的研究与实现，构建具备多模态理解、规划、记忆、工具调用和任务执行能力的自主智能体体系； 2、参与大语言模型（LLM）在多轮对话、任务分解、知识检索、动作执行等环节的能力增强与优化； 3、设计并实现智能体的推理框架（Reasoning Framework），包括上下文记忆、长短期记忆融合（STM/LTM）、反思机制（Reflection Loop）、以及基于反馈的自我迭代策略； 4、负责Agent系统的工具生态构建，包括函数调用(Function Calling)、插件集成(Plugin Integration)、知识库检索(RAG)等，提升模型的可操作性与可解释性； 5、跟进业界前沿的大模型与Agent技术（如OpenAI o1、Anthropic Claude、MCP、LangChain、AutoGPT、OpenDevin等），并探索其在社交、内容、推荐、AIGC、商业化等场景的落地路径； 6、分析与解决模型在多轮推理、长上下文记忆、工具调用策略优化等过程中的技术瓶颈； 7、与产品、平台及算法团队紧密协作，将Agent能力嵌入真实业务流程中，并通过数据反馈实现持续演化。

我们正在招募一位具有系统级思维与AI大模型技术前瞻视野的 资深系统架构师，共同设计与构建下一代 AI 原生操作系统（AI Operating System, AIOS）。AIOS 是为智能计算时代重新定义的系统平台。它不再只是传统操作系统的资源管理者，而是智能体时代的计算基石，通过深度融合 基于大模型的AI 推理、感知、学习与决策能力，让系统能够自我理解、自我优化，并主动协作。您将站在系统软件与人工智能、大模型技术的融合前沿，定义AIOS的核心架构、智能调度体系、AI运行时、AI助手、AI智能体以及人机共生的新一代系统框架。 主要职责： 1. 主导 AIOS 的整体架构设计，包括AI原生系统内核层、系统服务层、AI运行时与智能交互层； 2. 设计并实现 AI原生系统内核（AI-native Kernel），将调度、内存与资源管理与AI智能决策引擎深度融合； 3. 构建 AIOS Runtime，支持端侧模型的高效运行、动态加载、分层缓存、在线推理与自适应资源分配； 4. 设计 智能调度系统（AI Scheduler），实现跨CPU/GPU/NPU/DSP的异构资源智能优化； 5. 构建 AI Memory & Model Management Framework，支持模型快速热加载、压缩与生命周期管理； 6. 推动系统级 智能安全与可信计算机制，确保AI决策链的可解释性与可信度； 7. 与硬件、内核、AI算法、设备驱动与应用生态团队协作，打通跨层架构接口，实现软硬件协同优化； 8. 负责AIOS技术蓝图与架构演进路线规划，推动系统持续演化； 9. 指导高级工程师团队落地架构设计，建立高标准的系统工程文化。