智能互联通义实验室-视觉语言大模型算法工程师-Qwen

任职要求

1. 计算机科学、计算机视觉、人工智能、机器学习、具身智能等领域的博士/硕士毕业生。
2. 较强的代码能力，擅长模型训练及数据处理；精通Python及PyTorch等深度学习框架；熟悉Transformer架构以及CV、大语言模型基础知识。
3. 善于平衡研究目标及落地实现，具备跨学科视野与协作意识，能够与工程、产品等多学科团队紧密合作，推动研究成果快速落地并产生实际影响力。
4. 关注技术影响力，具有开源开放…

工作职责

通义千问（Qwen）是由通义实验室自主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。

视觉语言理解能力是Qwen最重要的能力之一，围绕 LLM 建设出具有视觉深度理解与推理能力的基座模型是团队的必经之路。结合视觉理解和推理能力的基础模型，将拓展到视频理解，GUI Agent，以及VLA 和机器人等场景中。团队负责：1）多模态基础模型的研发，包括融合视觉语言的跨模态理解模型设计，提升视觉基础模型在图像/视频中的视觉知识、空间感知、Omni Parsing等核心能力，并优化多模态大模型AI infra；2）探索多模态Agent和推理能力，构建支持网络世界（PC/Mobile/Web/游戏）交互的通用智能体；3）研究生成与理解统一的模型架构，实现跨模态生成与推理的协同优化。

工作职责
1. 多模态Pre-training：开展研究及进行实验。研究内容包括：数据清洗与筛选、数据配比优化、课程学习、视觉语言模型结构设计与优化、训练策略优化、预训练数据合成、scaling law预测、词表优化、模型蒸馏与压缩、长上下文能力优化等。
2. 多模态Post-training：迭代Post-training训练策略（SFT/RLHF），专项能力数据迭代，参与模型能力评测及评测数据和评估标准的迭代。
3. 多模态推理和通用Agent：通过强化学习（RL）持续提升多模态模型推理能力和执行任务能力，打造多模态的Test Scaling Laws，并推动模型对网络和虚拟世界的交互和任务完成能力。
4. 统一理解生成：构建视觉统一理解生成大模型，推进多模态统一生成与理解的推理和交互新范式。