夸克智能信息-夸克-VLM训练与对齐算法专家-北京/杭州
任职要求
1. 编程实力：精通 Python / C++ 等，熟悉深度学习主流框架（如 PyTorch）、混合精度、分布式训练与部署。 2. 多模态功底：在计算机视觉、跨模态理解或通用 AI 领域具备扎实的研究与落地经验。 3. 大模型经验：主导或深度参与过 >10B 参数模型的训练 / 推理优化，并产生显著业务影响。 4. 科研视野：在 ACL、CVPR、NeurIPS、ICLR 等顶会发表论文者优先。 5. 快速迭代：对新技术保持敏锐，能在未知领域迅速学习、实验并产品化。 6. AGI 信仰：对多模态智能与 AGI 未来充满热情和好奇。
工作职责
1. 跨模态长程预训练：设计并实现文本、图像、视频等多模态对齐与融合的长程训练策略，操控万卡级 GPU 集群，协同 Pretrain / CPT / SFT / RLVR / RLHF 全链路，对超大参数基座模型进行高效分布式优化。 2. 前沿技术攻坚：深入探索 MoE 稀疏化、训练算法与对齐范式创新、可解释性与质量监控、多模态推理、mRAG、百万 Token 级长文处理、Agent&工具链机制等底层原理与技术。 3. 高性能训练框架持续升级：与系统团队共建张量并行、流水并行、混合精度等高性能训练框架，持续提升训练吞吐与稳定性。 4. 学术与行业影响力打造：快速跟踪 NeurIPS / CVPR / ACL 等顶会成果及开源项目，输出专利与论文，树立行业技术标杆 5. 高速驱动夸克AI相关业务：赋能夸克 AI 相机、AI 搜索·深度思考、DeepResearch、创意写作、AI 助手等核心产品，实现多模态能力的快速迭代与落地。 加入我们，你将获得 1. 顶尖资源：与行业专家并肩作战，万卡算力与海量数据随手可用，持续挑战技术天花板。 2. 高速成长：极具竞争力的薪酬福利与纯粹的工程师文化，为你的职业加速。 3. 时代机遇：亲历 AGI 关键技术的诞生与规模化应用，在智能时代留下你的名字。 如果你渴望驰骋于大模型与 AGI 的蓝海，这里就是你的最佳舞台。立即加入我们，共创智能新时代！
淘天集团未来生活实验室，聚焦于AI的发展，打造支撑电商及AI Native的大模型基座能力，兼顾对1-3年内和未来生活场景相关的前沿技术的研究和关注。既要支持好各个前台场景的AI化，又肩负起探索未来技术趋势的责任。 1. 探索多模态大模型，包括多模态大模型预训练、SFT微调、及RLHF对齐等技术； 2. 探索图像和视频的统一表征方法，以及长视频的高效表征压缩技术； 3. 探索将多模态大模型用于图像理解、视频理解、视觉推理、视觉多轮交互、实时对话等任务； 4. 探索原生多模态大模型的架构与训练范式； 5. 结合淘天业务场景，推动多模态大模型在淘天搜索、推荐、广告等业务中的应用。
淘天集团未来生活实验室，聚焦于AI的发展，打造支撑电商及AI Native的大模型基座能力，兼顾对1-3年内和未来生活场景相关的前沿技术的研究和关注。既要支持好各个前台场景的AI化，又肩负起探索未来技术趋势的责任。 1. 探索多模态大模型，包括多模态大模型预训练、SFT微调、及RLHF对齐等技术； 2. 探索图像和视频的统一表征方法，以及长视频的高效表征压缩技术； 3. 探索将多模态大模型用于图像理解、视频理解、视觉推理、视觉多轮交互、实时对话等任务； 4. 探索原生多模态大模型的架构与训练范式； 5. 结合淘天业务场景，推动多模态大模型在淘天搜索、推荐、广告等业务中的应用。
1. 基座模型能力建设 • 主导代码大模型（Code LLM）的预训练与优化，涵盖代码生成、补全、理解、翻译、调试等核心能力； • 设计高效的多语言代码表征架构（如Python、Java、C++等），支持长上下文学习（Long Context）与复杂逻辑推理； • 探索代码语料（GitHub、Stack Overflow等）与自然语言的高效对齐技术，提升模型对开发者意图的理解能力。 2. Agent协同与系统化落地 • 构建代码智能体（Code Agent）协作框架，整合代码解释器、测试框架、知识检索模块，实现多工具联合推理； • 开发动态任务调度策略，支持多智能体分工解决复杂编程问题（如系统设计、全栈开发、自动化测试）； • 推动模型在类似Cursor的代码工具中落地，实现代码生成、智能补全、错误诊断、跨语言迁移等核心功能。 3. 多智能体代码系统 • 设计多智能体协同架构，支持代码生成、评审、迭代优化的闭环流程； • 探索智能体自主协作机制（如分工协商、结果校验、知识共享），提升复杂工程问题的解决效率； • 结合业务场景（如企业级代码库重构、自动化运维），打造端到端代码解决方案。
1. 负责大模型（含多模态）及下游任务的训练及优化突破，包括但不限于：异构GPU混合训练和推理加速算法；对齐、强化学习、混合专家等大模型核心训练技术。 2. 分析和解决大模型在领域应用中的技术难题并进行突破，并与业界先进技术进行持续对比。 3. 持续关注业界最新研究动向和技术趋势，对技术方向研判选型，并进行落地。 4. 与产品和工程团队紧密合作，将先进的算法技术应用于实际产品开发。