通义通义实验室-大模型高级工程师/算法专家-全模态方向

1、 主导/核心参与全模态大模型（文本、图像、视频、音频、3D等）的模型架构与核心算法设计、训练及优化，探索跨模态对齐、多模态融合和原生多模态等前沿技术创新； 2、 开发全模态大模型在具体场景中的应用落地（如实时AI视频通话等方向），将全模态大模型技术与业务需求结合，推动场景化落地； 3、 解决全模态大模型训练和推理的挑战性问题（如模态对齐、长序列建模、高效推理等），跟踪相关领域在学术界与工业界的最新进展等。

我们正在寻找一位对大模型和agent前沿领域充满热情的大模型算法工程师，重点聚焦于旅行智能体（Agent）技术的研发与训练。我们已经开发了飞猪问一问，也接入了千问，如果你对创造能够自主感知、决策和行动的智能系统感到兴奋，并希望在大模型与强化学习结合的前沿领域大展身手，那么这个职位将非常适合你。你将加入我们的核心算法团队： 1、负责设计和实现下一代具有推理和行动能力的AI智能体，推动其在复杂环境中的应用。 2、研究、设计并实现基于大模型的智能体训练框架，特别是Agentic Reinforcement Learning (Agentic RL) 相关算法，探索和实验多种智能体范式，如ReAct、CoT、ToT 等，并将其与强化学习相结合，开发和优化智能体的推理、规划、工具使用等核心能力。 3、参与大规模语言模型的预训练、有监督微调（SFT）和指令微调。

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负责高德共享出行(打车)业务核心链路的推荐 & 营销算法与大模型技术落地，直接对打车主链路 GMV、订单转化率与营销 ROI 负责: • 主导打车核心链路推荐算法与营销算法的构建与迭代，覆盖多任务学习(MTL)、多场景建模、用户长短期序列建模、因果推断(Uplift Modeling)等方向； • 负责营销补贴/权益的智能分发策略，通过因果建模与运筹优化实现预算约束下的 ROI 最大化； • 推动 LLM 在打车主链路各个场景的落地，包括但不限于：大模型用户画像与意图理解、生成式推荐(Generative Recommendation)、大模型营销文案生成等。