智能互联Token Foundry-大模型预训练算法工程师-Qwen

任职要求

1. 计算机科学、人工智能、机器学习能等领域的博士/硕士毕业生。
2. 对上述研究方向的某一项或者几项有完整的研究经历或者实际的工业界落地经验。
3. 关注技术影响力，具有开源开放精神，对基础模型的前沿问题有持续热情，有追求，务实，渴望做出有极大影响力的工作。
4. 具备独立思考能力和系统性研究思维，具备较强的动手能力，敢于挑战现有范式，能够独立应用技术解决复…

工作职责

千问（Qwen）是由阿里巴巴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。
我们期望打造世界一流的预训练 LLM 基座，开发涵盖参数量从几百M到T级的基座模型，并将作为 Qwen / QwenVL / Qwen-Omni / Qwen-Coder 等系列模型的基座。我们追求将现有的预训练技术做到极致，并积极探索下一代的预训练技术。

工作职责：
1. 预训练数据：大规模预训练数据合成技术探索、STEM & reasoning 优化、长尾知识优化、精品数据挖掘过滤、自然数据 scaling、长文本优化、面向 test-time scaling 的数据优化。
2. 预训练策略：新型预训练损失函数探索、遗忘对抗与持续学习、optimizer 优化、lr scheduler 优化、课程学习、scaling law 预测、超参优化。
3. 模型结构：新型模型结构探索、模型可解释性、MoE 优化、参数扩展与裁剪蒸馏、线性注意力、动态稀疏注意力、draft model 优化、动态计算优化、KV cache压缩、长序列优化、decoding 加速等。