千问千问事业部-多模态大模型Posttrain算法专家-北京/广州
任职要求
1. 计算机相关专业硕士及以上学历；具有较强的逻辑分析能力，对数据敏感； 2. 熟悉 Linux 和 Python，熟悉Pytorch, transformers 等工具使用，了解分布式训练框架如Deepspeed、Megatron-LM等，熟悉大规模分布式训练，具备优秀的工程开发能力； 3. 精通业界主流的Posttrain技术、包括不限于Grpo、Gspo等，在Age…
工作职责
千问多模态推理算法致力于使用AI在Agentic、stem等方向的效果提升。在这里您将与我们一起挑战前沿的产品技术问题，并收获服务千万级用户的成就感和影响力。 1. 负责面向推理的多模态大模型研发，包括图文、视频、音频等多个模态的预训练，探索多模态的数据质量评估和清洗方法； 2. 负责对模型的训练数据、训练策略、模型结构等进行深入分析。 3. 负责强化学习算法研发、提升训练稳定性、采样效率、训练效果。 4. 负责跟踪和研究多模态大模型前沿技术调研、落地、对业务进行优化； 5. 负责对各业务场景下相关技术问题进行分析、算法设计、研发以及推动上线，提升业务效果；
千问多模态推理算法致力于使用AI在Agentic、stem等方向的效果提升。在这里您将与我们一起挑战前沿的产品技术问题，并收获服务千万级用户的成就感和影响力。 1. 负责面向推理的多模态大模型研发，包括图文、视频、音频等多个模态的预训练，探索多模态的数据质量评估和清洗方法； 2. 负责对模型的训练数据、训练策略、模型结构等进行深入分析。 3. 负责强化学习算法研发、提升训练稳定性、采样效率、训练效果。 4. 负责跟踪和研究多模态大模型前沿技术调研、落地、对业务进行优化； 5. 负责对各业务场景下相关技术问题进行分析、算法设计、研发以及推动上线，提升业务效果；
千问多模态推理算法致力于使用AI在Agentic、stem等方向的效果提升。在这里您将与我们一起挑战前沿的产品技术问题，并收获服务千万级用户的成就感和影响力。 1. 负责面向推理的多模态大模型研发，包括图文、视频、音频等多个模态的预训练，探索多模态的数据质量评估和清洗方法； 2. 负责对模型的训练数据、训练策略、模型结构等进行深入分析。 3. 负责强化学习算法研发、提升训练稳定性、采样效率、训练效果。 4. 负责跟踪和研究多模态大模型前沿技术调研、落地、对业务进行优化； 5. 负责对各业务场景下相关技术问题进行分析、算法设计、研发以及推动上线，提升业务效果；
ByteIntern：面向2027届毕业生（2026年9月-2027年8月期间毕业），为符合岗位要求的同学提供转正机会。 团队介绍：Data AML是字节跳动的机器学习中台，为抖音/今日头条/西瓜视频等业务提供推荐/广告/CV/语音/NLP的训练和推理系统。为公司内业务部门提供强大的机器学习算力，并在这些业务的问题上研究一些具有通用性和创新性的算法。同时，也通过火山引擎将一些机器学习/推荐系统的核心能力提供给外部企业客户。 1、深度参与业界效果领先的生成模型Seedance/Seedream相关工作，理解模型Seed-VLM的软硬件协同优化和算法优化逻辑，构建业界领先的模型优化能力矩阵； 2、研发面向多端异构平台的量化&稀疏、MOE压缩、Token压缩、Cache复用、投机解码、KV Cache压缩等加速算法，构建Training-Free或结合Post-Training/RL-Training的加速算法能力； 3、面向分布式训练/推理场景，深度挖掘模型表示位宽、分辨率、步数、结构等维度的冗余，通过算法和工程创新加速训练和推理过程，实现降本增效； 4、探索Efficient AIGC、Efficient LLM领域最前沿的问题，包括多模态理解生成统一建模加速、结合RL训练的模型优化等方向。
1. 研发多模态商品理解模型，融合图像、文本、视频特征，优化跨模态特征对齐与检索算法； 2. 负责高质量多模态训练数据集构建，包含图像清洗、属性标注与图文匹配关系挖掘； 3. 探索多模态大模型在图像搜索领域的应用，提升模型在复杂商品数据上的泛化能力； 4. 设计多模态表征评测框架，集成自动化评估与人工审核机制，提升模型迭代效率； 5. 基于大语言模型（LLM）实现用户意图识别、生成式排序与重排及多目标优化； 6. 结合SFT、RLHF等技术实现生成式端到端推荐建模，持续优化搜推系统决策； 7. 利用奖励模型（Reward Model）与强化学习量化商业目标，构建长期生态价值体系； 8. 探索大模型推理机制，优化语义理解与认知能力，提升搜推系统的智能化水平。