夸克智能信息-千问/夸克-资深推荐算法工程师-杭州/北京
任职要求
1.学历背景：计算机科学、软件工程、数学、统计学等相关专业本科及以上学历。 2.工作经验：2-5年推荐算法研发经验，有对话推荐、AI内容创作、UGC/PGC内容平台、短视频/图文等内容领域算法经验者优先。 3.技术能力：精通常见推荐算法（如协同过滤、LR、GBDT、FM/FFM、DeepFM、Transformer-based模型等），熟练掌握Python，熟悉TensorFlow/PyTorch等深度学习框架，具备数据处理与分析能力（如SQL、Spark等）。 4.业务理解：深入…
工作职责
加入千问/夸克APP的核心团队，共同打造下一代AI智能助理的“推荐大脑”。包括但不限于：对话推荐、AI内容创作、内容消费，负责推荐系统的算法设计、优化及落地，通过精准的算法策略提升对话体验与内容分发效率，带动千问/夸克APP的DAU、AI生成内容（AIGC）、创作者生态等核心业务的增长。 1.算法设计与优化：利用前沿技术优化千问/夸克APP的对话推荐、消费和创作模块，全链路地优化包括召回模型、排序模型、多模态推荐、多目标、冷启动，探索等推荐算法和模块； 2.数据驱动迭代：基于用户行为数据、内容特征数据等，构建算法评估体系，通过AB测试等方式验证算法效果，持续迭代优化推荐策略，解决冷启动、多样性不足等实际业务问题。 3.特征工程与模型搭建：利用大模型构建千问/夸克用户的画像，参与内容特征、用户特征的挖掘与构建，结合场景需求选择或改进合适的推荐模型，提升模型预测精度与泛化能力。 4.系统协同与落地：与工程、产品、数据等团队协作，将算法方案转化为可落地的技术实现，保障推荐系统的高可用性、低延迟与稳定性，适配各场景的动态变化需求。 5.技术探索与沉淀：跟踪推荐算法、AI大模型在内容领域的应用动态，探索大模型与推荐系统结合的创新方向，沉淀算法研发经验与技术方案。
1. 可以深度参与大模型场景。支持阿里巴巴通义千问/万相模型、阿里云百炼大模型平台的功能需求，包括API、agent等内容的研发 2. 跟进行业最新技术，结合开源社区成果，解决具体场景问题，甚至可能直接参与到大模型开源社区的建设 3. 涉及相关业务功能的开发，包括服务架构、日志、性能、配置等内容 4. 海量请求下的系统维护和改进
1、全栈开发：负责产品线的前端开发和维护，包括Web/Node.js等技术栈； 2、系统性能保障：确保系统性能、稳定性，并主动识别与解决相关问题； 3、技术方案设计：基于客户需求进行技术方案设计，包括技术选型、架构规划和开发流程； 4、闭环产品管理：独立承担产品功能从设计到开发、发布和运维的全生命周期管理； 5、技术优化与创新：识别技术负债，提出并实施改进方案，推动技术创新； 6、新人培养和效率提升：在团队中辅导新人，提升团队整体研发效率和质量； 7、基础技术建设：构建技术框架、SDK和组件库，形成基础技术方案，提高复用性和开发效率； 8、客户体验与质量管理：关注并优化客户体验，构建质量管理流程和工具，确保产品质量和安全性； 9、项目模块开发：独立负责项目和功能模块的开发实施，包括需求沟通、风险把控和技术优化； 10、前端工具与新技术研究：支持前端工具和平台研发，参与新技术预研，推动研发效能提升； （飞天实验室）参与阿里云大模型赛道核心产品（千问和百炼）的前端开发，要求具备特定产品开发经验。
千问-图像增长策略-产品运营 岗位职责 1、负责图像视频的用户增长，梳理产品的核心卖点，制定各渠道用户增长计划，管理投放预算并评估投放效果，对该产品线的拉新促活负责 2、结合时下热点，挖掘端内爆款AI特效或AI模板，帮助渠道运营团队实现在信息流、达人/素人等多个渠道获客 3、配合产品运营和研发算法团队，针对核心人群特征，优化新用户承接链路，提升用户在APP内的核心行为渗透及留存等关键指标 4、深入研究市面上主流或新兴AI创作类产品的营销增长玩法，策化创意性增长方案并推动落地
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，具备多模态、多语言、跨任务的理解与生成能力。Qwen系列模型，涵盖参数量从亿级到万亿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。 团队致力于优化Qwen基础大模型的Agent能力和构建完善的LLM智能系统，实现LLM对外界的准确感知、利用与反馈。Agent的工作包括从模型侧通过 SFT、RL等提升模型的基础agent能力，让模型和 agent框架有效结合；同时也包括agent system的设计与实现，致力于agentic AI真实落地。 1. 从事Qwen基础大模型的通用agent能力优化，包括但不限于tool use、RAG、planning、memory等能力的算法研发和优化；跟进业界agent benchmark，保持Qwen的agent行业领先水平。 2. 推进agentic AI的发展，包括但不限于多模态 agent、code agent、MCP、deep research 等场景的模型优化与产品落地。 3. 研发agent system，推动AI Agent在架构和性能上的持续优化。 4. 研究、实现和优化最新的强化学习（RL）算法，确保算法的性能和可扩展性。 5. 主导数据收集、环境建模及 agent 的评估与测试工作，确保模型的稳定性和有效性。