智能互联通义实验室-应用工程资深技术专家-北京/杭州
任职要求
1. 计算机科学、软件工程或相关专业本科及以上学历，8年以上软件开发经验，3年以上担任技术负责人（TL）或主导大型系统架构设计的经验。 2. 精通Android系统开发（Java/Kotlin/C++），深入理解Binder、HAL、SurfaceFlinger、AudioFlinger等底层机制，有系统级性能调优经验。熟悉主流端侧AI推理框架（如TensorRT、ONNX Runtime、MNN、TFLite、SNPE等），具备模型部署、量化、图优化及硬件适配实战经验。 3. 具备扎实的后端开发能力，熟悉微服务架构（gRPC/REST）、容器化（Docker/K8s）、消息队列（Kafka/Pulsar）及高并发服务设计。 4…
工作职责
1. 作为技术负责人，制定并推动多模态交互系统的端云整体工程架构演进路线，覆盖端侧推理、客户端集成、云端服务及协同策略。 2. 主导端侧AI推理框架的设计与优化，包括模型加载、算子加速、内存管理、功耗控制、异构计算（CPU/GPU/NPU）调度等，确保大模型在资源受限设备上的高效运行。 3. 负责Android客户端核心交互模块的架构设计与开发，包括多模态输入采集、实时通信、状态管理、离在线切换、异常恢复等关键能力。 4. 设计高并发、低延迟、可扩展的云端推理服务架构，支持语音识别、大模型生成、多模态融合等服务的弹性部署与动态扩缩容。 5. 构建端云协同机制，实现任务卸载、上下文同步、模型热更新、A/B测试等能力，提升系统整体鲁棒性与迭代效率。 6. 带领应用工程团队，负责关键技术方案评审、核心模块编码、性能压测、线上稳定性保障及团队技术能力建设。 7. 与算法、产品、芯片、测试及客户解决方案团队紧密协作，推动系统从原型验证到规模化商用落地。
通义实验室工程团队致力于打造面向公众与企业的大规模、高性能在线 AI 服务平台，支撑了通义千问、通义万相及多种开源先进模型的在线服务，并推动 AI Agents、多模态应用、MCP 等前沿技术的产品化落地。团队持续攻克异构 GPU 资源调度、多模型多地域部署、多模态任务统一推理、多样化服务等级保障（SLO），以及模型推理全链路工程化的关键挑战，不断提升资源效能和系统的性能、稳定性。 1、负责大规模语言基础模型，多模态模型，文生图、视频生成模型等AI能力的工程化落地工作； 2、支持百炼大模型平台上高代码、低代码平台核心能力的建设； 3、主要负责百炼大模型平台应用广场、MCP广场能生态能力建设。
随着大模型技术的飞速发展，理解和生成多模态数据（图像、视频、音频、3D素材等）的能力日益增强。目前，构建能够同时进行输入和输出的多模态世界模型已成为业界的研究热点，也是实现通用人工智能（AGI）的重要技术路径之一。 通义万相（Wan）将持续在世界模型、原生多模态预训练、理解-生成融合范式、统一Tokenizer研究、人类反馈与强化学习等前沿技术方向上进行探索，始终追求在多模态世界模型领域的领先研究地位，致力于建立世界级的技术影响力。 多模态世界模型前沿技术研究项目，团队在多个方向上进行探索（具体如下罗列），若你对以下一个或者多个课题感兴趣均欢迎投递： 1. 世界模型，包括但不限于：长视频生成、多模态交互式世界模型、实时音视频生成、生成驱动的世界渲染引擎、3D/4D生成。 2. 原生多模态预训练，包括但不限于：融合语言与图像理解生成统一的多模态模型、音视频融合的生成模型、高效多模态预训练算法。 3. 人类反馈与强化学习，包括但不限于：基于规则的强化学习策略、高效 DPO 与 PPO 算法设计、基于用户反馈的RLHF视频生成质量提升。 4. 统一Tokenizer研究，包括但不限于：适用于图像、视频、音频等多种模态生成和理解的统一Tokenizer、提高多模态模型的泛化能力和效率。 5. 大模型训练/推理优化，包括但不限于：模型蒸馏、模型剪枝、attention计算近似等高效训练加速策略。
1. 探索研究多模态大模型、GUI agent、Agentic RL、AI memory、多模态RAG等前沿技术。 2. 参与研发多模态、全模态大模型等下一代人工智能核心技术，探索面向真实环境的多模态智能体多轮强化学习。 3. 负责跟踪和研究多模态大模型前沿技术调研，参与多模态大模型to C和to B业务场景落地。
1. 针对语音通用大模型，设计和建设规划科学、全面的评估体系，涵盖评估指标与具体方法。 2. 基于大模型评测，评估不同算法/数据对于模型在不同能力上的效果，指导模型和数据选型。