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夸克智能信息-多模态生成算法专家/高级专家-杭州/北京

社招全职3年以上技术类-算法地点:北京 | 杭州状态:招聘

任职要求


1. 计算机科学、人工智能、机器学习或相关领域的硕士或博士学位;
2. 在扩散模型、自回归模型、多模态生成理解、计算机视觉NLP、AIGC、计算机图形学、机器学习等一个或多个领域有较深入的研究;
3. 具有出色的分析、解决问题的能力,能深入解决大模型训练、应用存在的问题,有自主探索解决方案的能力者;
4. 能够积极创新, 乐于面对挑战, 负责敬业,优秀的团队合作精神,一起探索新技术,推进技术进步。

工作职责


1. 探索研究多模态生成大模型的设计与开发,探究高效生成、生成理解统一、多模态理解、强化学习/RLHF后训练和高效数据管线设计等方向;
2. 参与研发多模态生成大模型开发等下一代人工智能核心技术,参与大规模生成基础模型预训练与后训练开发。
3. 负责跟踪和研究多模态生成大模型前沿技术调研、落地、对业务进行优化。
包括英文材料
机器学习+
学历+
OpenCV+
NLP+
大模型+
相关职位

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社招2年以上技术类-算法

1. 探索研究多模态理解、多模态生成、计算机视觉、自然语言处理、音频等前沿技术; 2. 参与研发多模态、全模态大模型等下一代人工智能核心技术,探索大规模/超大规模多模态理解与生成交织的基础模型,提升大模型能力; 3. 负责跟踪和研究多模态大模型前沿技术调研、落地、对业务进行优化。

更新于 2025-07-04
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社招2年以上技术类-算法

1. 负责语音合成、语音识别、端到端语音交互大模型算法的基础研究和应用落地; 2. 参与语音合成与识别技术在业务场景落地,解决落地过程中的前沿问题,持续优化语音合成与识别核心技术效果; 3. 深入调研和关注音频/NLP/多模态/全模态等方向的前沿技术,持续探索语音技术的新能力和新应用。

更新于 2025-09-19
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社招3年以上技术类-算法

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。

更新于 2025-09-16
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社招3年以上技术类-算法

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。

更新于 2025-10-17