千问千问事业部-多模态大模型Agentic算法专家-北京、广州
任职要求
1. 算法功底： 精通PPO、GRPO、DPO等强化学习算法，有大规模模型RLHF实战经验。 2. 专业深度： 深刻理解CoT、自反思及工具学习，熟悉分布式训练框架。 3. 创新能力…
工作职责
1. 负责Agentic大模型相关算法开发与优化，开发性能达到业界sota的Agentic大模型并能在实际业务场景中应用落地 2. 针对Agentic模型的训练特点，探索Agentic数据的合成策略与后训练数据配比策略，探索稳定高效的Agentic RL 方案，优化长程任务，实现智能体在复杂环境下的自主探索与迭代。 3. 探索创新Agentic RL算法，撰写发表创新论文或技术报告，参与模型开源，和社区、学术界保持良好的交流
1. 负责多模态大模型在产业链场景中的算法设计、研发及优化，推动模型在电商Agent的意图识别、规划、工具调用、报告生成等多个业务环节的落地与效果提升； 2. Agent业务相关垂直领域模型 多模态agent 数据合成/后训练，后训练VLM为代表的Agent通用能力（如tool use, planning等）增强，增强工具链路调用、知识图谱推理、report生成能力； 3. 参与AI Agent产品的需求分析、技术选型、方案设计、用户体验提升等，发现算法提升对于AI Agent落地的价值，参与下一代AI agent产品打造；
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。
1. 开展电商场景下的视频生成大模型算法研究，攻克商品一致性、多参考图、多镜头控制等核心技术难题； 2. 负责视频生成模型的训练与推理优化，解决训练与应用阶段的速度及稳定性等问题，保障研究成果具备规模化落地能力； 3. 围绕电商内容应用场景构建数据迭代机制，持续优化并提升应用场景下的核心模型指标； 4. 推动多模态视频生成研究成果在集团内容业务及商品素材等场景的端到端落地，提升消费者购物体验与商品转化率。