
智能互联千问C端事业群-千问/夸克-Al Agent高级算法专家-通用Agent
任职要求
1.学历背景:计算机科学、人工智能、数学等相关专业硕士及以上学历。 2.工作经验:5年以上Al/大模型算法研发经验,有通用Agent、智能对话系统、搜索推荐等相关方向核心研发经历者优先。 3.技术能力:精通大模型原理与应用(如Transformer架构、预训练与微调技术),熟练掌握Python及TensorFlow/PyTorch等深度学习框架;具备搜索算法、自然语言处理(NLP)、智能决策等领域扎实的技术功底。 …
工作职责
主导通用AIAgent(对标Manus等前沿形态)的核心算法研发与技术落地,带领团队攻克大模型驱动下的信息搜集、智能决策、智能办公等关键技术难题,构建具备搜索增强、自然对话能力的新一代通用智能体,支撑业务在多领域的创新应用。 具体职责: 1.算法研发与创新:牵头通用AIAgent的核心算法设计,包括但不限于大模型微调与强化学习、智能规划与决策、多模态信息融合、搜索增强机制等,持续提升Agent的通用性与任务执行能力。 2.场景落地与优化:聚焦搜索、对话等核心应用场景,主导算法方案的落地实施,结合业务需求迭代优化模型效果,解决实际场景中的技术瓶颈(如上下文理解、意图识别、多轮交互连贯性等)。 3.团队管理与赋能:带领5-10人算法团队开展研发工作,制定技术研发计划,统筹项目进度,搭建高效协作机制;指导团队成员成长,提升团队整体技术水平与创新能力。 4.技术攻坚与前瞻布局:跟踪国内外通用Agent、大模型领域的前沿技术动态(如顶会论文、行业实 践),主导技术预研与攻关,推动技术成果转化,保障团队技术竞争力。 5.跨部门协作与国际化支持:与产品、业务等部门深度协作,明确技术需求与落地路径;若涉及海外业务,需主导适配海外场景的算法优化,提供国际化技术支持。
主导通用AIAgent(对标Manus等前沿形态)的核心算法研发与技术落地,带领团队攻克大模型驱动下的信息搜集、智能决策、智能办公等关键技术难题,构建具备搜索增强、自然对话能力的新一代通用智能体,支撑业务在多领域的创新应用。 具体职责: 1.算法研发与创新:牵头通用AIAgent的核心算法设计,包括但不限于大模型微调与强化学习、智能规划与决策、多模态信息融合、搜索增强机制等,持续提升Agent的通用性与任务执行能力。 2.场景落地与优化:聚焦搜索、对话等核心应用场景,主导算法方案的落地实施,结合业务需求迭代优化模型效果,解决实际场景中的技术瓶颈(如上下文理解、意图识别、多轮交互连贯性等)。 3.团队管理与赋能:带领5-10人算法团队开展研发工作,制定技术研发计划,统筹项目进度,搭建高效协作机制;指导团队成员成长,提升团队整体技术水平与创新能力。 4.技术攻坚与前瞻布局:跟踪国内外通用Agent、大模型领域的前沿技术动态(如顶会论文、行业实 践),主导技术预研与攻关,推动技术成果转化,保障团队技术竞争力。 5.跨部门协作与国际化支持:与产品、业务等部门深度协作,明确技术需求与落地路径;若涉及海外业务,需主导适配海外场景的算法优化,提供国际化技术支持。
1、负责高德出行场景(驾车,骑行,步行)的大模型应用框架开发,构建高可用、低延迟的分布式系统; 2、负责优化Agent决策引擎、任务调度、多模态数据处理等模块的性能与稳定性; 3、负责搭建Agent与外部系统(如数据库、API、第三方服务)的高效通信机制; 4、负责保障大模型应用系统架构的稳定、高效运行,帮助业务优化性能和改善系统稳定性; 5、负责协调业务资源,与大模型算法和数据源服务等团队协作,保障项目有效落地和需求高效交付。
1、负责快手国际化Push相关的算法研发、优化工作,运用策略和算法手段促进用户增长; 2、负责Push推荐系统的搭建以及相关算法落地,面对亿级别的用户群体情况下实现Push的个性化匹配,做到千人千面; 3、负责Push的算法、策略的设计,并直接参与Push场景下推荐系统的全链路开发与优化,包括但不局限于触发、召回、粗排、精排、下发策略等阶段; 4、从海量数据中挖掘用户消费行为、社交关系网以及运营热点实现Push内容池的搭建。
团队背景:淘宝文本搜索算法团队是淘天集团内专注于创新和优化搜索技术的核心团队。我们的任务是通过持续研发高效、精准的搜索算法,以提升用户的在线购物体验和满意度,进而推动电商平台的商业成功。 工作职责 1. 和淘宝电商搜索业务紧密结合,设计和改进机器学习模型的架构,实现高效的搜索大型模型训练和推理系统(特别是大规模语言模型,GPT、LLaMA、通义千问等),确保其高效性和准确性,以提高计算性能和加速模型收敛 2. 进行搜索在线模型的性能分析和调优,识别和解决瓶颈问题,提高模型的训练和推理速度,以适应并充分利用硬件资源,确保在高效计算资源利用的前提下,提供快速响应的搜索业务体验 3. 应用不限于剪枝、量化、知识蒸馏、分布式计算(数据并行、模型并行、混合并行)等技术来优化模型的复杂度和运行速度,同时探索模型在样本、训练、存储和推理的极致性能 4. 和工程团队协同,实施并维护自动化工具和流程,以简化和加速模型训练和推理的部署过程 5. 研究最新的机器学习和深度学习技术,跟踪最新的研究进展和技术趋势,提出改进和创新的想法,推动团队的技术发展,并将其应用到淘宝搜索生产环境中 6. 参与设计和优化淘宝整体搜索系统,包括多阶段漏斗设计和整体链路设计,确保系统的稳定性和高效性