夸克千问C端事业群-千问/夸克-多模态内容理解算法专家-杭州

在LLM重构搜索的浪潮中，数据质量决定模型智能的天花板。我们需要你构建数据与模型的「双向进化引擎」，从万亿级多模态数据中提炼认知黄金，驱动大模型突破搜索理解的终极边界！ 1. 万亿级网页提炼：研发多模态数据分析框架，通过网页解析、文档智能、知识抽取等技术，完成全网万亿级搜索网页的关键信息提炼。 2. 攻克数据质量理解：设计网页质量/权威性/可信度的多维度评估模型，以及跨模态数据表征技术，提升夸克在网页知识获取的准确性与可靠性。 3. 驱动数据与算法协同进化：探索大模型时代的数据评估方法论，量化数据优化对搜索效果和模型性能的影响。 4. 打造全网优质内容库：构建多模态数据的处理和挑选管线，建立覆盖网页/图文/视频等全域内容的智能知识库。

岗位描述： 全面负责夸克大模型在 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。

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。 在此基础上，我们致力于研究Qwen面向具身智能领域的下一代基础模型，将Qwen强大的认知与推理能力赋予物理世界的机器人智能体，打破数字世界与物理世界的壁垒。团队的目标是研发能够理解人类意图、感知物理环境、并自主规划执行复杂任务的通用具身基础模型。我们相信，通过融合前沿的多模态大模型与机器人技术，我们将开创通用人工智能的下一个篇章，让AI真正走进并服务于现实生活。 工作职责： 1. 具身基础模型研究： 构建面向机器人的多模态基础模型，将视觉语言模型与机器人中心的物理世界理解与决策深度融合，构建具身领域的高质量的大规模真实与仿真数据集，设计并训练支持感知、动作、记忆、规划与语言理解统一的具身基础模型。 2. 测评基准建立：构建面向机器人多模态基础模型的能力基准，设计有效的测试基准，持续构建能反映基础模型在物理世界真实能力的高效测评系统。 3. 软硬件系统整合部署： 构建机器人软硬件一体化系统，将算法部署在真实机器人平台（如机械臂、人形机器人）上，进行端到端的验证与迭代，推动研究成果的实际落地。

团队介绍 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。 团队致力于追逐实现 Omni 基座模型，实现多模态理解与多模态生成一体化。在此之中，语音理解与语音生成是极其重要的技术，影响着下一代 AI 的交互形式，同时通过生成语音甚至创造音乐等方式改变人类的生活与工作。团队音频组负责围绕 Qwen 基座模型展开音频处理以及与音频交互相关的基础研究及其应用，代表工作有 Qwen2.5-Omni, Qwen2-Audio, Qwen-Audio。音频组招收理解以及生成方向研究员，包括但不限于 ASR, TTS, S2TT，TTS, Zero-Shot TTS, Music/Song Generation， 同时也欢迎擅长音频交互的工程师，负责基座模型的开源与落地应用，支持开发实时交互系统。 职位描述: 参与Qwen3-Music项目研究以及开源，构建世界级的影响力项目。 团队致力于打造全球最具影响力的音频模型，曾先后推出Qwen-Audio, Qwen-Omni, Qwen-TTS, Qwen-ASR等系列模型。