主分类：大模型与生成式算法研发
辅助：Agent系统开发（仅展示）
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
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"job": {
"job_title": "千问事业部-大模型Agent算法专家（生态合作与智能协议）-杭州/北京",
"job_level": "专家",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": "我们正在重新定义“千问”：从一个博学的对话者进化为具备执行力的数字实体。我们的核心使命是构建一套统一的认知架构，打破模型与现实世界的壁垒。通过 Skill-based Agent 技术，实现从“语义理解”到“任务闭环”的跨越，让 AI 真正深入生产力场景，实现数字世界与物理世界的高效连接\n1. 统一认知架构设计与能力演进：\n- 深度对接阿里集团内部及外部第三方服务，设计并实现高效、稳定的 Agent 框架。负责将复杂的业务逻辑抽象为可插拔的配置、标准化的工具，供大模型理解与调用。\n- 设计 skill-based 【统一Agent】架构，实现长程规划与自我反思能力的统一认知架构，以协调内部的推理、记忆和执行模块，实现统一智能体在跨场景、长链条任务上的优异表现。\n- 推动并构建一个动态的“千问能办” skill library，将海量、异构的原子能力抽象为该统一智能体可学习、可组合、可泛化的skill，探索自动化技能发现与组合优化的前沿方法。\n2. 核心场景算法优化：\n⁃长程规划与决策优化： 针对复杂复合需求，研发先进的任务分解与多步推理算法，解决长链条执行中的错误积累与漂移问题。\n-Agentic-RL 策略： 构建基于 环境反馈的强化学习（RLHB/RLAIF） 体系，通过在模拟环境中的大规模探索，提升 Agent 在极端场景下的鲁棒性与决策上限。\n-领域知识注入： 针对高频场景（学习、办公、生活）进行长程预训练与持续学习，让 Agent 不仅拥有通用逻辑，更具备深度的行业专家意识。\n3. 实际需求驱动迭代：\n- 建立科学、全面的Agent评测体系，通过线上数据分析、Bad Case挖掘，精准定位模型在幻觉、误拒答、组合泛化、执行失败等方面的瓶颈。\n- 领导数据驱动的迭代飞轮，不仅是利用线上反馈进行微调，更要探索世界模型模拟、合成数据生成、以及基于AI反馈的强化学习等手段，高效、规模化地提升统一智能体的能力上限。",
"requirements_text": "1、深厚的大模型研发经验：熟悉主流大模型（如Qwen、GLM系列）的原理、微调技术及分布式训练框架，精通 Agent/RAG 架构，有从零构建 Skill-based 系统或大型 Multi-Agent 协作系统的落地经验。\n2、综合素质：具备优秀的逻辑思维与沟通协调能力，有强烈的主人翁意识，能适应快节奏的业务迭代。\n3、加分项：在顶级会议（NeurIPS/ICML/CVPR/ACL等）发表过论文者优先；熟悉Agentic RL的方法优先；",
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"沟通协调",
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"fulltext": "千问事业部-大模型Agent算法专家（生态合作与智能协议）-杭州/北京\n千问事业部-大模型Agent算法专家（生态合作与智能协议）-杭州/北京\n\n基础信息\n职位类别：技术类-算法\n工作地点：北京 / 杭州\n\n职位描述\n我们正在重新定义“千问”：从一个博学的对话者进化为具备执行力的数字实体。我们的核心使命是构建一套统一的认知架构，打破模型与现实世界的壁垒。通过 Skill-based Agent 技术，实现从“语义理解”到“任务闭环”的跨越，让 AI 真正深入生产力场景，实现数字世界与物理世界的高效连接\n1. 统一认知架构设计与能力演进：\n- 深度对接阿里集团内部及外部第三方服务，设计并实现高效、稳定的 Agent 框架。负责将复杂的业务逻辑抽象为可插拔的配置、标准化的工具，供大模型理解与调用。\n- 设计 skill-based 【统一Agent】架构，实现长程规划与自我反思能力的统一认知架构，以协调内部的推理、记忆和执行模块，实现统一智能体在跨场景、长链条任务上的优异表现。\n- 推动并构建一个动态的“千问能办” skill library，将海量、异构的原子能力抽象为该统一智能体可学习、可组合、可泛化的skill，探索自动化技能发现与组合优化的前沿方法。\n2. 核心场景算法优化：\n⁃长程规划与决策优化： 针对复杂复合需求，研发先进的任务分解与多步推理算法，解决长链条执行中的错误积累与漂移问题。\n-Agentic-RL 策略： 构建基于 环境反馈的强化学习（RLHB/RLAIF） 体系，通过在模拟环境中的大规模探索，提升 Agent 在极端场景下的鲁棒性与决策上限。\n-领域知识注入： 针对高频场景（学习、办公、生活）进行长程预训练与持续学习，让 Agent 不仅拥有通用逻辑，更具备深度的行业专家意识。\n3. 实际需求驱动迭代：\n- 建立科学、全面的Agent评测体系，通过线上数据分析、Bad Case挖掘，精准定位模型在幻觉、误拒答、组合泛化、执行失败等方面的瓶颈。\n- 领导数据驱动的迭代飞轮，不仅是利用线上反馈进行微调，更要探索世界模型模拟、合成数据生成、以及基于AI反馈的强化学习等手段，高效、规模化地提升统一智能体的能力上限。\n\n职位要求\n1、深厚的大模型研发经验：熟悉主流大模型（如Qwen、GLM系列）的原理、微调技术及分布式训练框架，精通 Agent/RAG 架构，有从零构建 Skill-based 系统或大型 Multi-Agent 协作系统的落地经验。\n2、综合素质：具备优秀的逻辑思维与沟通协调能力，有强烈的主人翁意识，能适应快节奏的业务迭代。\n3、加分项：在顶级会议（NeurIPS/ICML/CVPR/ACL等）发表过论文者优先；熟悉Agentic RL的方法优先；\n我们正在重新定义“千问”：从一个博学的对话者进化为具备执行力的数字实体。我们的核心使命是构建一套统一的认知架构，打破模型与现实世界的壁垒。通过 Skill-based Agent 技术，实现从“语义理解”到“任务闭环”的跨越，让 AI 真正深入生产力场景，实现数字世界与物理世界的高效连接\n1. 统一认知架构设计与能力演进：\n- 深度对接阿里集团内部及外部第三方服务，设计并实现高效、稳定的 Agent 框架。负责将复杂的业务逻辑抽象为可插拔的配置、标准化的工具，供大模型理解与调用。\n- 设计 skill-based 【统一Agent】架构，实现长程规划与自我反思能力的统一认知架构，以协调内部的推理、记忆和执行模块，实现统一智能体在跨场景、长链条任务上的优异表现。\n- 推动并构建一个动态的“千问能办” skill library，将海量、异构的原子能力抽象为该统一智能体可学习、可组合、可泛化的skill，探索自动化技能发现与组合优化的前沿方法。\n2. 核心场景算法优化：\n⁃长程规划与决策优化： 针对复杂复合需求，研发先进的任务分解与多步推理算法，解决长链条执行中的错误积累与漂移问题。\n-Agentic-RL 策略： 构建基于 环境反馈的强化学习（RLHB/RLAIF） 体系，通过在模拟环境中的大规模探索，提升 Agent 在极端场景下的鲁棒性与决策上限。\n-领域知识注入： 针对高频场景（学习、办公、生活）进行长程预训练与持续学习，让 Agent 不仅拥有通用逻辑，更具备深度的行业专家意识。\n3. 实际需求驱动迭代：\n- 建立科学、全面的Agent评测体系，通过线上数据分析、Bad Case挖掘，精准定位模型在幻觉、误拒答、组合泛化、执行失败等方面的瓶颈。\n- 领导数据驱动的迭代飞轮，不仅是利用线上反馈进行微调，更要探索世界模型模拟、合成数据生成、以及基于AI反馈的强化学习等手段，高效、规模化地提升统一智能体的能力上限。\n1、深厚的大模型研发经验：熟悉主流大模型（如Qwen、GLM系列）的原理、微调技术及分布式训练框架，精通 Agent/RAG 架构，有从零构建 Skill-based 系统或大型 Multi-Agent 协作系统的落地经验。\n2、综合素质：具备优秀的逻辑思维与沟通协调能力，有强烈的主人翁意识，能适应快节奏的业务迭代。\n3、加分项：在顶级会议（NeurIPS/ICML/CVPR/ACL等）发表过论文者优先；熟悉Agentic RL的方法优先；",
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