通义通义实验室-大模型评估系统算法工程师-通义千问
任职要求
1. 学历与计算机、机器学习等方向相关，博士及硕士优先。 2. 了解 LLM Evaluation（评测方案与评测数据构建）或具有 Post-training（SFT、RL等）训练和数据合成经验。 3. 精通 Python 以及 Pytorch 等深度学习框架。 4. 熟悉 Transformer 架构以及大语言模型基础知识。 加分项： 1. 具有较强的代码工程能力。 2. 曾发表顶级会议论文并具有一定的学术影响力，包括但不限于 NeurIPS、ICLR、ICML、ACL等。 3. 拥有知名开源项目，在开源社区具有较好的影响力。
工作职责
模型评估的方法决定了我们训练什么样的大模型，构建AGI模型的第一步应当是思考我们如何评测模型。随着技术的快速发展，传统的评测逐渐不适应当前的模型能力，我们需要研发下一代大模型评估系统，从而实现让大模型更好地执行真实世界任务进而服务人类的目标。 工作职责： 1. 挖掘大模型弱点，持续快速构建覆盖各项模型能力的评测数据集，探索可靠、具有可扩展性的评测方案。 2. 参与 LLM-as-a-Judge 方案构建，训练 LLM Judge / Reward Model，建模人类偏好并提升长尾任务的评价准确性。 3. 参与 Reward System 构建，设计 Reward Signal、合成对应数据，并通过 RL提升模型的能力上限。 4. 参与开发 Evaluation、Reward System 所需工程框架，简化各类测试任务和模型集成流程，帮助提高团队效率。
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。 团队致力于研发下一代大模型评估系统，从而实现让大模型更好地执行真实世界任务进而服务人类的目标。 工作职责： 1. 挖掘大模型弱点，持续快速构建覆盖各项模型能力的评测数据集，探索可靠、具有可扩展性的评测方案。 2. 参与LLM-as-a-Judge 方案构建，训练LLM Judge/Reward Model，建模人类偏好并提升长尾任务的评价准确性。 3. 参与Reward System 构建，设计Reward Signal、合成对应数据，并通过 RL 提升模型的能力上限。 4. 参与开发Evaluation、Reward System 所需工程框架，简化各类测试任务和模型集成流程，帮助提高团队效率。
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。 团队致力于实现理解生成一体化的世界模型，达成“交互”和“创造”两大目标。本方向专注于研发视觉生成技术的突破，其中研究内容包括但不限于：理解生成一体化、视觉生成等，充分探索相关数据及训练方法研究，以期解决计算机视觉基本问题的同时，为 AI 赋予创造力，理解世界及预测未来世界。 工作描述： 1. 下一代理解生成一体化的模型结构设计与研发，探索 Autoregressive LLM 、Diffusion、及两者结合的多种技术路线。 2. 研究及探索世界模型的多模态训练数据及对应训练策略。 3. 设计及研发自动化评估方法设计与实现，为模型研发提供科学指导。
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。 视觉语言理解能力是Qwen最重要的能力之一，围绕 LLM 建设出具有视觉深度理解与推理能力的基座模型是团队的必经之路。结合视觉理解和推理能力的基础模型，将拓展到视频理解，GUI Agent，以及VLA 和机器人等场景中。团队负责：1）多模态基础模型的研发，包括融合视觉语言的跨模态理解模型设计，提升视觉基础模型在图像/视频中的视觉知识、空间感知、Omni Parsing等核心能力，并优化多模态大模型AI infra；2）探索多模态Agent和推理能力，构建支持网络世界（PC/Mobile/Web/游戏）交互的通用智能体；3）研究生成与理解统一的模型架构，实现跨模态生成与推理的协同优化。 工作职责 1. 多模态Pre-training：开展研究及进行实验。研究内容包括：数据清洗与筛选、数据配比优化、课程学习、视觉语言模型结构设计与优化、训练策略优化、预训练数据合成、scaling law预测、词表优化、模型蒸馏与压缩、长上下文能力优化等。 2. 多模态Post-training：迭代Post-training训练策略（SFT/RLHF），专项能力数据迭代，参与模型能力评测及评测数据和评估标准的迭代。 3. 多模态推理和通用Agent：通过强化学习（RL）持续提升多模态模型推理能力和执行任务能力，打造多模态的Test Scaling Laws，并推动模型对网络和虚拟世界的交互和任务完成能力。 4. 统一理解生成：构建视觉统一理解生成大模型，推进多模态统一生成与理解的推理和交互新范式。