主分类：大模型与生成式算法研发
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
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"job_title": "千问事业部-大模型应用算法专家（LLM/多模态）-学习创新",
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"job_category": "技术类-算法"AI生成
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"company_description": "夸克提供AI搜索等人工智能应用服务。"
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"responsibilities": "千问学习算法团队致力于使用AI技术重塑面向未来的学习体验。在这里您将与我们一起挑战前沿的产品技术问题，并收获服务千万级用户的成就感和影响力。\n核心职责：\n1. 主导教育场景下多模态大模型（文本/图像/视频）的全流程算法研发工作，包括数据构建、指令微调、RLVR、RLHF等关键环节\n2. 针对教学场景设计专属后训练与微调方案（如解题步骤生成、作业批改、互动答疑等），提升核心模型的专业性与可用性\n3. 跟进业界最新进展和SOTA模型和算法，并与教育场景特点进行深度结合，推动智能化教学和个性化学习落地",
"requirements_text": "1. 2年以上大模型算法研发经历（LLM或多模态模型均可）\n2. 对机器视觉（CV）、自然语言处理（NLP）、多模态学习、检索增强生成（RAG）等方向有深入的研究和实践经验。\n3. 熟练掌握LoRA/QLoRA等高效微调技术，以及Deepspeed/Megatron/FSDP训练框架，有千亿参数级模型微调经验优先\n4. 具备良好的数理基础和独立科研能力，能够快速学习和应用新知识。\n5. 具备良好的沟通能力和团队合作精神，积极主动，责任心强。对人工智能在教育领域的应用有浓厚兴趣，富有创新精神和求知欲。\n优选条件：\n• 在K12/高等教育/职业培训等细分领域有算法项目经验\n• 参与过教育类AI产品（如智能批改/虚拟教师/学习助手）的研发\n• 在顶会或期刊发表过相关论文。具备大规模模型训练和优化经验。\n我们提供：\n1. 直接服务千万师生的技术影响力\n2. 教育领域丰富的多模态数据资源\n3. 从模型研发到产品落地的完整闭环机会",
"skills": [AI生成
"自然语言处理",
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"模型微调",
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"fulltext": "千问事业部-大模型应用算法专家（LLM/多模态）-学习创新\n千问事业部-大模型应用算法专家（LLM/多模态）-学习创新\n\n基础信息\n职位类别：技术类-算法\n工作地点：北京\n\n职位描述\n千问学习算法团队致力于使用AI技术重塑面向未来的学习体验。在这里您将与我们一起挑战前沿的产品技术问题，并收获服务千万级用户的成就感和影响力。\n核心职责：\n1. 主导教育场景下多模态大模型（文本/图像/视频）的全流程算法研发工作，包括数据构建、指令微调、RLVR、RLHF等关键环节\n2. 针对教学场景设计专属后训练与微调方案（如解题步骤生成、作业批改、互动答疑等），提升核心模型的专业性与可用性\n3. 跟进业界最新进展和SOTA模型和算法，并与教育场景特点进行深度结合，推动智能化教学和个性化学习落地\n\n职位要求\n1. 2年以上大模型算法研发经历（LLM或多模态模型均可）\n2. 对机器视觉（CV）、自然语言处理（NLP）、多模态学习、检索增强生成（RAG）等方向有深入的研究和实践经验。\n3. 熟练掌握LoRA/QLoRA等高效微调技术，以及Deepspeed/Megatron/FSDP训练框架，有千亿参数级模型微调经验优先\n4. 具备良好的数理基础和独立科研能力，能够快速学习和应用新知识。\n5. 具备良好的沟通能力和团队合作精神，积极主动，责任心强。对人工智能在教育领域的应用有浓厚兴趣，富有创新精神和求知欲。\n优选条件：\n• 在K12/高等教育/职业培训等细分领域有算法项目经验\n• 参与过教育类AI产品（如智能批改/虚拟教师/学习助手）的研发\n• 在顶会或期刊发表过相关论文。具备大规模模型训练和优化经验。\n我们提供：\n1. 直接服务千万师生的技术影响力\n2. 教育领域丰富的多模态数据资源\n3. 从模型研发到产品落地的完整闭环机会\n千问学习算法团队致力于使用AI技术重塑面向未来的学习体验。在这里您将与我们一起挑战前沿的产品技术问题，并收获服务千万级用户的成就感和影响力。\n核心职责：\n1. 主导教育场景下多模态大模型（文本/图像/视频）的全流程算法研发工作，包括数据构建、指令微调、RLVR、RLHF等关键环节\n2. 针对教学场景设计专属后训练与微调方案（如解题步骤生成、作业批改、互动答疑等），提升核心模型的专业性与可用性\n3. 跟进业界最新进展和SOTA模型和算法，并与教育场景特点进行深度结合，推动智能化教学和个性化学习落地\n1. 2年以上大模型算法研发经历（LLM或多模态模型均可）\n2. 对机器视觉（CV）、自然语言处理（NLP）、多模态学习、检索增强生成（RAG）等方向有深入的研究和实践经验。\n3. 熟练掌握LoRA/QLoRA等高效微调技术，以及Deepspeed/Megatron/FSDP训练框架，有千亿参数级模型微调经验优先\n4. 具备良好的数理基础和独立科研能力，能够快速学习和应用新知识。\n5. 具备良好的沟通能力和团队合作精神，积极主动，责任心强。对人工智能在教育领域的应用有浓厚兴趣，富有创新精神和求知欲。\n优选条件：\n• 在K12/高等教育/职业培训等细分领域有算法项目经验\n• 参与过教育类AI产品（如智能批改/虚拟教师/学习助手）的研发\n• 在顶会或期刊发表过相关论文。具备大规模模型训练和优化经验。\n我们提供：\n1. 直接服务千万师生的技术影响力\n2. 教育领域丰富的多模态数据资源\n3. 从模型研发到产品落地的完整闭环机会",
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