夸克千问C端事业群-千问/夸克智能对话Agent开发专家-杭州

负责大模型Large Language Model(LLM)技术在云计算服务领域多个业务场景落地的核心技术攻坚，尤其是阿里云服务领域的数字员工的建设和落地，以及阿里云智能客服大模型对话机器人、智能辅助Copilot、服务体验等场景的大模型落地，提升内外部用户的服务效率和服务体验。 岗位职责包括但不限于： 1. 负责基于通用基座大模型(通义千问等)结合领域数据构建云计算服务领域大模型，包括大模型落地业务场景识别、数据清洗/构造，LLM训练和调优，搜索增强RAG，LLM Agents等LLM关键技术方向攻坚 2. 探索基于大模型技术的服务新形态，包括多个场景的数字服务小二，，智能辅助Copilot等云计算服务新形态场景的大模型落地技术，打造云计算服务领域“大模型落地”的标杆 3. 深入阿里云服务内外部业务场景，结合大模型技术、搜索推荐、多模态等算法模型能力解决云服务领域实际业务痛点，并参与规划和设计未来云服务领域的大模型技术演进规划和落地

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。 Coder团队致力于构建能够执行、扩展并自我进化的自主系统，通过构建超智能的coding agent/digital agent，扩展数字世界，为迈向真实世界的智能奠定基础。 工作职责： 1. 负责通用模型 Qwen 的代码能力和代码专有模型 Qwen-Coder 的构建。 （1）包括但不限于数据收集、预训练、后训练（强化学习）、评测等方向上的探索。 （2）通过Large-scale Pre-training 和 Large-scaleRL来提升Code Reasoning能力，在专家级编程竞赛超越人类，并构建 Coding Agent 来解决真实世界软件开发任务； 2. 负责Computer-Use Agent (GUI-Agent）的建设，以最直观的方式—鼠标、键盘、编码等操作来代替人类执行数字世界任务。 （1）通过Scaling海量数字世界数据结合大规模合成数据，来提升Computer-Use Agent的Grouding能力。 （2）通过Long Horizon的方式进行强化训练，结合可扩展的多模态环境反馈来提升CU Agent的Reasoning的能力。

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。

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、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。 我们致力于优化 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 的工作一方面包括从模型侧通过SFT、RL等提升模型的基础Agent能力，让我们的模型能和Agent框架有效结合；另一方面包括Agent System的设计与实现，致力于Agentic AI真实落地。 职位描述： 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。