夸克千问C端事业群-千问/夸克-AI搜索-RAG算法专家-北京/杭州

全面负责定义、设计并实现下一代对话系统的核心算法与交互范式，解决当前对话模型在多轮交互、知识应用、共情能力等方面的挑战，探索并引领模型在个性化、主动性、拟人化等前沿方向的技术突破。直接决定数亿夸克用户在Chat场景的与AI 的交互体验，塑造夸克在未来对话式 AI 时代的领先地位。 1. 对话体验定义与规划。深入分析用户意图与行为，结合业务场景，制定并执行对话体验的中长期技术演进路线图。并密切追踪并研究对话式 AI 领域的最新进展，包括主动式对话策略、多模态对话 (语音/视觉融合)、AI Agent 中的对话流控制等。您将主导定义“顶级对话体验”的标准，并将其分解为可落地、可量化的算法迭代目标。 2. 多轮对话与上下文理解。攻坚并解决长程、复杂多轮对话中的核心技术难题，包括但不限于指令遵循、上下文精准理解、长程记忆与遗忘机制、隐式意图识别等。您将设计创新的模型结构与训练策略，使模型具备真正连贯、有逻辑的对话能力。 3. 对话回复准确与全面。主导研发将外部知识 (如搜索、工具调用) 与大模型进行深度、动态融合的先进技术。致力于解决模型在对话中的意图偏离、事实性错误、内容不详实和知识更新不及时等问题，并通过 RAG 新范式或其他创新方法，显著提升对话的准确性与信息量。 4. 评测体系与数据飞轮。建立并完善一套科学、全面的对话能力评测体系，能够精准衡量模型的综合对话质量 (Coherence, Empathy, Informativeness 等)。设计并驱动高效的数据闭环系统，利用真实用户反馈持续、自动化地优化模型。

通义实验室工程团队致力于打造面向公众与企业的大规模、高性能在线 AI 服务平台，支撑了通义千问、通义万相及多种开源先进模型的在线服务，并推动 AI Agents、多模态应用、MCP 等前沿技术的产品化落地。团队持续攻克异构 GPU 资源调度、多模型多地域部署、多模态任务统一推理、多样化服务等级保障（SLO），以及模型推理全链路工程化的关键挑战，不断提升资源效能和系统的性能、稳定性。 1、结合LLM技术，设计和优化RAG全链路的基础架构，提升系统的吞吐能力和响应速度； 2、构建高性能，可扩展的分布式文件处理和索引构建系统，承载海量文档的知识库的索引和检索需求； 3、规划和优化检索集群，通过合理的分片，资源分配等策略降低延迟提高吞吐，针对业务场景进行服务优化； 4、建立完善的系统监控，日志分析和trace平台，能快速定位和解决系统问题。

【我们是谁】 你将加入阿里千问C端事业群的核心算法团队，直接负责 千问、夸克AI问答 等大模型产品背后至关重要的“大脑”—— RAG（检索增强生成）系统。我们的使命是为大模型打造一个专属的、下一代搜索引擎，确保AI在回答用户问题时，能做到响应快速、内容全面、信息时效性强且高度专业。 作为算法组内的工程中坚力量，你将负责高性能检索系统的架构设计与核心代码实现（以C++为主），是一个有意从工程转算法的理想岗位。 1. 构建极速引擎：负责RAG检索链路的工程落地，面对海量并发请求，通过极致的代码优化和架构设计，保障系统的高吞吐与低延迟。 2. 算法工程化落地：与算法专家紧密配合，将前沿的向量检索、倒排索引、重排等算法策略转化为稳定、高效的线上工程服务。 3. 系统架构升级：针对AI问答场景的特殊性（如长文本处理、实时索引更新），打造具备高可用、高扩展性的分布式后端服务体系，支撑未来AI搜索形态的快速演进。

1. 跟进大模型的前沿进展，负责大模型在百亿级流量搜索和信息流广告客户侧的应用和优化； 2. 跟进和研究前沿AI Agent技术，负责效果广告系统AI Assistant、投放AI Agent的研究和落地； 3. 构建商业Agent生态基础技术平台能力，包括Prompt、RAG、LLMs（预训练、微调、RLHF等）、数据、评测、agent框架等；