通义通义实验室-大模型数据处理与优化算法工程师-Qwen
任职要求
1. 计算机科学、人工智能、数学、物理或相关领域博士/顶尖硕士毕业生。 2. 熟练掌握Python，熟悉SQL及数据库操作；熟悉分布式计算框架（如Spark、Hadoop、Ray）；熟悉常见分类模型及深度学习训练 微调 与推理框架（如transformer bert gpt, pytorch , vllm sglang）。 3. 具备大规模数据处理经验，能够高效完成数据清洗与转换任务。 4. 学习能力强，动手能力突出，…
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。 数据的规模和质量对模型效果起到至关重要的作用，团队重视数据的 scaling，包括但不限于自然语言、代码、多模态等数据的 scaling。团队正在寻找适应快速变化、热衷解决大规模数据挑战的算法工程师，专注于大模型预训练中的数据收集、处理与优化。面对百亿至千亿级别的数据规模，设计高效的数据处理管线，与纯文本和多模态预训练团队深度协作，持续提升数据质量和模型性能。 工作职责： 1. 需求对接与迭代： 快速理解模型预训练需求，灵活调整数据方案以适应高频迭代。 2. 数据处理与优化： 开发工具完成数据收集、清洗、格式转换（如HTML2Text、PDF2Text、ASR等），构建验证与测试集以量化性能指标，优化流程以应对超大规模数据挑战。 3. 管线搭建与扩展： 构建自动化、高效率的数据处理管线，优化组件性能，确保稳定性和可扩展性。 4. 协助数据平台建设：与平台团队合作共建数据平台，分析使用痛点，提出建议意见以改进易用性，并跟进落实。 5. 技术支持与创新： 追踪业界技术进展，为预训练团队提供数据支持，探索新技术以提升数据价值和模型效果。
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。 数据的规模和质量对模型效果起到至关重要的作用，团队重视数据的 scaling，包括但不限于自然语言、代码、多模态等数据的 scaling。团队正在寻找适应快速变化、热衷解决大规模数据挑战的算法工程师，专注于大模型预训练中的数据收集、处理与优化。面对百亿至千亿级别的数据规模，设计高效的数据处理管线，与纯文本和多模态预训练团队深度协作，持续提升数据质量和模型性能。 工作职责： 1. 需求对接与迭代： 快速理解模型预训练需求，灵活调整数据方案以适应高频迭代。 2. 数据处理与优化： 开发工具完成数据收集、清洗、格式转换（如HTML2Text、PDF2Text、ASR等），构建验证与测试集以量化性能指标，优化流程以应对超大规模数据挑战。 3. 管线搭建与扩展： 构建自动化、高效率的数据处理管线，优化组件性能，确保稳定性和可扩展性。 4. 协助数据平台建设：与平台团队合作共建数据平台，分析使用痛点，提出建议意见以改进易用性，并跟进落实。 5. 技术支持与创新： 追踪业界技术进展，为预训练团队提供数据支持，探索新技术以提升数据价值和模型效果。
1、负责多模态空间理解算法的研发工作，包括但不限于激光雷达、图像、视频、文本等多模态数据处理、融合和理解 2、设计和研发多任务统一的大模型系统，包括但不限于语义分割、目标检测、OCR识别、reID等 3、支持算法在XR领域的应用，持续优化空间理解的效果和准确率 4、参与团队合作，与团队共同解决空间智能在房产行业落地的技术问题
我们是谁？ 作为中国领先的数字地图内容及导航服务提供商，高德地图日均服务数亿用户出行决策，每日处理超百亿级位置数据。视觉技术中心是驱动高德实现厘米级高精地图、实时三维重建、多模态感知等核心技术的引擎，持续突破自动驾驶、AR导航、智慧交通等领域的技术边界。 团队gihub主页：https://github.com/amap-cvlab 为何加入我们？ 挑战世界级技术难题，追求智能上限 用AI驱动国民级APP的产品迭代和颠覆式创新 岗位职责： 1. 多模态大模型研发与应用 负责多模态大模型的核心架构设计，研究并实现图片、视频、文本等跨模态特征对齐、融合与表征学习方法，负责多模态大模型的数据准备、高效训练（包括但不限于预训练、SFT、强化学习等）、推理加速等。 2. 模型优化与小型化部署 负责多模态大模型的轻量化设计、压缩与加速，确保模型在端侧设备上的高效运行。 针对高德地图的实际业务场景，优化模型性能，平衡精度与效率。 3. 创新性研究与落地 跟踪端侧生成式AI（Edge Generative AI）、强化学习（PPO、GRPO等）、智能Agent等前沿技术，探索多模态大模型在自动驾驶、智能导航等领域的潜在应用。 将研究成果快速转化为实际产品功能，推动技术创新与业务增长。
团队介绍： 作为中国领先的数字地图内容及导航服务提供商，高德地图日均服务数亿用户出行决策，每日处理超百亿级位置数据。视觉技术中心是驱动高德实现高精度地图、三维重建、LLM/VLM，AI Agent等核心技术，持续突破自动驾驶、AR导航、具身智能、推广搜和生活服务等领域的技术边界。团队不仅在计算机视觉领域持续深耕，更将计算机视觉及AI技术在自主导航、高德打车、生活服务等多元化应用场景。 作为高德地图的核心技术驱动部门，我们以下一代三维地图引擎、多模态理解与生成、空间智能、世界模型等方向为核心，推动智能出行与真实世界连接的深度融合。 团队gihub主页：https://github.com/amap-cvlab 为何加入我们？ 挑战世界级技术难题，追求智能上限 用AI驱动国民级APP的产品迭代和颠覆式创新 我们正在寻找对多模态技术充满热情的算法工程师，加入我们的研发团队。您将专注于多模态理解与生成，推动其在高德扫街榜等热门应用中落地，为用户提供更智能、更沉浸的服务。 主要职责： 1、多模态大模型研发：开发业界领先的图文多模态大模型，实现高质量场景理解和内容生成； 2、模型优化与性能提升：优化多模态模型的推理速度和计算效率，支持端侧部署。探索适合大模型的压缩与加速技术（包括但不限于量化、剪枝、知识蒸馏等）； 3、业务场景落地：将多模态技术应用于扫街榜等实际业务场景，与产品、工程团队合作，推动技术从研发到上线的全流程落地； 4、前沿技术探索：持续跟踪生成式AI、跨模态对齐、思维链、强化学习、多模态交互等最新技术趋势，提出创新性解决方案。