夸克千问C端事业群-NLP高级算法工程师/算法专家-北京

岗位描述： 全面负责千问大模型在 Post-Training 能力进化和上限突破、持续推进模型能力边界和商业价值的不断延伸。通过对前沿算法的极致探索和高效能工程体系的构建，驱动模型在逻辑推理、问答、复杂多轮上下文、指令遵循、Agent 智能体、多模态交互等关键领域实现突破性进展，打造世界一流的模型效果，并定义其在未来 AI 应用中的核心价值。 工作职责： ● 【战略规划与技术引领】 制定并执行大模型 Post-training 的中长期技术路线图，预判并布局下一代对齐技术、能力增强及对齐方案。主导核心算法的战略方向，确保技术路径与公司业务战略高度协同。 ● 【核心能力与壁垒构建】 领导团队进行体系化的数据驱动实验，不仅局限于日常迭代，更要建立可规模化的能力提升范式。您将攻坚并解决模型在复杂指令遵循、通用问答、RAG、深度逻辑推理、内容创作、Tool-Using 等方面的瓶颈问题，构建技术壁垒。 ● 【前沿算法研究与创新】 深入探索并推动 Post-training 领域的前沿算法创新，包括但不限于 RLHF/RLAIF 的新范式、模型融合 (Model Fusion/Merge) 、模型蒸馏及 MoE 模型的高效对齐策略。您的目标是显著降低模型幻觉、提升推理的效果、加强模型复杂指令的遵循能力。 ● 【多模态与未来探索】 从统一多模态模型的战略视角出发，您将指导并规划多模态统一大模型的 Post-training 技术融合。探索并落地高效的多模态 SFT 数据构建、跨模态能力协同训练及对齐策略，确保模型在图文问答、视频对话 等复杂场景下实现无缝、精准的理解与生成。 ● 【团队领导与效能提升】 负责 Post-training 算法团队的组建、培养与管理，打造一支具备高效执行力和持续创新能力的顶尖团队。您将指导并优化从研究、实验、评测到部署的全链路工具链与工程框架，实现研发效能的倍增。

岗位描述： 全面负责千问大模型在 Post-Training 能力进化和上限突破、持续推进模型能力边界和商业价值的不断延伸。通过对前沿算法的极致探索和高效能工程体系的构建，驱动模型在逻辑推理、问答、复杂多轮上下文、指令遵循、Agent 智能体、多模态交互等关键领域实现突破性进展，打造世界一流的模型效果，并定义其在未来 AI 应用中的核心价值。 工作职责： ● 【战略规划与技术引领】 制定并执行大模型 Post-training 的中长期技术路线图，预判并布局下一代对齐技术、能力增强及对齐方案。主导核心算法的战略方向，确保技术路径与公司业务战略高度协同。 ● 【核心能力与壁垒构建】 领导团队进行体系化的数据驱动实验，不仅局限于日常迭代，更要建立可规模化的能力提升范式。您将攻坚并解决模型在复杂指令遵循、通用问答、RAG、深度逻辑推理、内容创作、Tool-Using 等方面的瓶颈问题，构建技术壁垒。 ● 【前沿算法研究与创新】 深入探索并推动 Post-training 领域的前沿算法创新，包括但不限于 RLHF/RLAIF 的新范式、模型融合 (Model Fusion/Merge) 、模型蒸馏及 MoE 模型的高效对齐策略。您的目标是显著降低模型幻觉、提升推理的效果、加强模型复杂指令的遵循能力。 ● 【多模态与未来探索】 从统一多模态模型的战略视角出发，您将指导并规划多模态统一大模型的 Post-training 技术融合。探索并落地高效的多模态 SFT 数据构建、跨模态能力协同训练及对齐策略，确保模型在图文问答、视频对话 等复杂场景下实现无缝、精准的理解与生成。 ● 【团队领导与效能提升】 负责 Post-training 算法团队的组建、培养与管理，打造一支具备高效执行力和持续创新能力的顶尖团队。您将指导并优化从研究、实验、评测到部署的全链路工具链与工程框架，实现研发效能的倍增。

全面负责定义、设计并实现下一代对话系统的核心算法与交互范式，解决当前对话模型在多轮交互、知识应用、共情能力等方面的挑战，探索并引领模型在个性化、主动性、拟人化等前沿方向的技术突破。直接决定数亿夸克用户在Chat场景的与AI 的交互体验，塑造夸克在未来对话式 AI 时代的领先地位。 1. 对话体验定义与规划。深入分析用户意图与行为，结合业务场景，制定并执行对话体验的中长期技术演进路线图。并密切追踪并研究对话式 AI 领域的最新进展，包括主动式对话策略、多模态对话 (语音/视觉融合)、AI Agent 中的对话流控制等。您将主导定义“顶级对话体验”的标准，并将其分解为可落地、可量化的算法迭代目标。 2. 多轮对话与上下文理解。攻坚并解决长程、复杂多轮对话中的核心技术难题，包括但不限于指令遵循、上下文精准理解、长程记忆与遗忘机制、隐式意图识别等。您将设计创新的模型结构与训练策略，使模型具备真正连贯、有逻辑的对话能力。 3. 对话回复准确与全面。主导研发将外部知识 (如搜索、工具调用) 与大模型进行深度、动态融合的先进技术。致力于解决模型在对话中的意图偏离、事实性错误、内容不详实和知识更新不及时等问题，并通过 RAG 新范式或其他创新方法，显著提升对话的准确性与信息量。 4. 评测体系与数据飞轮。建立并完善一套科学、全面的对话能力评测体系，能够精准衡量模型的综合对话质量 (Coherence, Empathy, Informativeness 等)。设计并驱动高效的数据闭环系统，利用真实用户反馈持续、自动化地优化模型。

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。