智能互联千问C端事业群-大模型Agent算法专家（生态合作与智能协议）-杭州/北京

我们正在重新定义“千问”：从一个博学的对话者进化为具备执行力的数字实体。我们的核心使命是构建一套统一的认知架构，打破模型与现实世界的壁垒。通过 Skill-based Agent 技术，实现从“语义理解”到“任务闭环”的跨越，让 AI 真正深入生产力场景，实现数字世界与物理世界的高效连接 1. 统一认知架构设计与能力演进： - 深度对接阿里集团内部及外部第三方服务，设计并实现高效、稳定的 Agent 框架。负责将复杂的业务逻辑抽象为可插拔的配置、标准化的工具，供大模型理解与调用。 - 设计 skill-based 【统一Agent】架构，实现长程规划与自我反思能力的统一认知架构，以协调内部的推理、记忆和执行模块，实现统一智能体在跨场景、长链条任务上的优异表现。 - 推动并构建一个动态的“千问能办” skill library，将海量、异构的原子能力抽象为该统一智能体可学习、可组合、可泛化的skill，探索自动化技能发现与组合优化的前沿方法。 2. 核心场景算法优化： ⁃长程规划与决策优化： 针对复杂复合需求，研发先进的任务分解与多步推理算法，解决长链条执行中的错误积累与漂移问题。 -Agentic-RL 策略： 构建基于 环境反馈的强化学习（RLHB/RLAIF） 体系，通过在模拟环境中的大规模探索，提升 Agent 在极端场景下的鲁棒性与决策上限。 -领域知识注入： 针对高频场景（学习、办公、生活）进行长程预训练与持续学习，让 Agent 不仅拥有通用逻辑，更具备深度的行业专家意识。 3. 实际需求驱动迭代： - 建立科学、全面的Agent评测体系，通过线上数据分析、Bad Case挖掘，精准定位模型在幻觉、误拒答、组合泛化、执行失败等方面的瓶颈。 - 领导数据驱动的迭代飞轮，不仅是利用线上反馈进行微调，更要探索世界模型模拟、合成数据生成、以及基于AI反馈的强化学习等手段，高效、规模化地提升统一智能体的能力上限。

1、基于海量用户行为数据以及人工标注数据，结合信息检索、自然语言处理、大规模预训练模型等前沿技术，支持 通用RAG检索、垂直场景下的AI搜索 等一系列业务 2、研究方向包括但不限于信息检索、大规模预训练技术、文本生成、模型蒸馏/窃取、强化学习等

1、搭建图片数据策略流程和产出数据策略方案，搭建图片数据建设Pipeline 2、系统化生产单图生图、图生视频等数据，通过多种途径生产满足要求的训练数据。 3、构建自动化+人工的数据采集链路，构建多模态数据标注体系 4、建设模型迭代评测的标准和链路，辅助算法进行模型迭代

1. 负责智能互联多模态算法测试，熟悉算法工程全链路评测，可以独立设计如图像处理算法（如目标检测、图像识别、OCR等）的评测方案，数据集，评测工程等，确保算法精度与性能符合需求； 2. 建设通用的基于大模型场景下的模型评估体系、评测框架及基础评测能力的建设，包括评测集完备性，合理性建设，评测结果智能化判定，能够基于业务需求设计评测方案，开展多维度模型评估，输出专业评测报告； 3. 追踪大模型方向前沿进展，积极主动地学习和探索新的评测及分析的方法和技术。主导项目全链路质量保障和风险识别工作，搭建质量技术保障体系、制定质量保障规范、推进测试工作执行； 4. 协同项目中多角色、多合作团队形成积极有效的沟通和互动，驱动问题解决，保障交付质量。主动创新，通过技术手段解决质量保障工作中的复杂技术问题，提升测试效能、加深质量工作技术积累。