主分类：大模型与生成式算法研发
辅助：AI模型评测工程（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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"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "Token Foundry-模型研发工程师-AI Infra团队",
"job_level": "未披露",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "阿里集团",
"location": "北京 / 杭州 / 上海",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "软件研发"AI生成
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"company": {
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"company_industry": "人工智能",
"company_size": "未披露",
"company_website": "alibaba.com",
"company_description": "通义提供人工智能模型及文档阅读等AI应用。"
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"compensation": {
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"currency": "未披露",
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
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"language": "未披露",AI生成
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"responsibilities": "通过技术创新支持阿里集团大模型研发快速迭代，参与从数据生产、训练到评测的大模型研发全流程，主要工作内容和挑战如下：\n1. 建设大规模数据生产和评测的Agent基础设施，增强大模型在Coding&Agentic等领域的能力。\n2. 结合后训练框架，优化强化学习效率，实现高效的大规模Agentic RL。\n3. 将成熟的系统与算法成果发表于学术会议，并回馈开源社区（如ROCK和ROLL等），持续提升在学术界与产业界的影响力。",
"requirements_text": "1. 具有良好的编程和工程实现能力，精通Python/Go/Shell等一种或者两种语言。\n2. 有优秀的逻辑和数据分析能力，能够对算法需求进行分析、抽象和设计。\n3. 学习能力较强，愿意学习新东西，具有优秀的分析和解决实际问题的能力和态度，对技术有激情。\n4. 符合以下条件之一者优先：\n1. 熟悉一种或多种Agent Harness框架者优先， 如OpenCode、OpenClaw等。\n2. 熟悉有大模型Coding&Agentic方向评测框架者优先。\n3. 有大模型数据生产和清洗框架者优先。\n4. 参与过大规模分布式系统的开发、设计和维护优先。",
"skills": [AI生成
"Python",
"分布式系统",
"数据分析",
"学习能力",
"分析能力",
"Go",
"大语言模型"
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"preferred_qualifications": "4. 符合以下条件之一者优先：；1. 熟悉一种或多种Agent Harness框架者优先， 如OpenCode、OpenClaw等；2. 熟悉有大模型Coding&Agentic方向评测框架者优先；3. 有大模型数据生产和清洗框架者优先；4. 参与过大规模分布式系统的开发、设计和维护优先",
"job_highlights": "未披露"
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"contact": {
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"fulltext": "Token Foundry-模型研发工程师-AI Infra团队\nToken Foundry-模型研发工程师-AI Infra团队\n\n基础信息\n工作地点：北京 / 杭州 / 上海\n\n职位描述\n通过技术创新支持阿里集团大模型研发快速迭代，参与从数据生产、训练到评测的大模型研发全流程，主要工作内容和挑战如下：\n1. 建设大规模数据生产和评测的Agent基础设施，增强大模型在Coding&Agentic等领域的能力。\n2. 结合后训练框架，优化强化学习效率，实现高效的大规模Agentic RL。\n3. 将成熟的系统与算法成果发表于学术会议，并回馈开源社区（如ROCK和ROLL等），持续提升在学术界与产业界的影响力。\n\n职位要求\n1. 具有良好的编程和工程实现能力，精通Python/Go/Shell等一种或者两种语言。\n2. 有优秀的逻辑和数据分析能力，能够对算法需求进行分析、抽象和设计。\n3. 学习能力较强，愿意学习新东西，具有优秀的分析和解决实际问题的能力和态度，对技术有激情。\n4. 符合以下条件之一者优先：\n1. 熟悉一种或多种Agent Harness框架者优先， 如OpenCode、OpenClaw等。\n2. 熟悉有大模型Coding&Agentic方向评测框架者优先。\n3. 有大模型数据生产和清洗框架者优先。\n4. 参与过大规模分布式系统的开发、设计和维护优先。\n通过技术创新支持阿里集团大模型研发快速迭代，参与从数据生产、训练到评测的大模型研发全流程，主要工作内容和挑战如下：\n1. 建设大规模数据生产和评测的Agent基础设施，增强大模型在Coding&Agentic等领域的能力。\n2. 结合后训练框架，优化强化学习效率，实现高效的大规模Agentic RL。\n3. 将成熟的系统与算法成果发表于学术会议，并回馈开源社区（如ROCK和ROLL等），持续提升在学术界与产业界的影响力。\n1. 具有良好的编程和工程实现能力，精通Python/Go/Shell等一种或者两种语言。\n2. 有优秀的逻辑和数据分析能力，能够对算法需求进行分析、抽象和设计。\n3. 学习能力较强，愿意学习新东西，具有优秀的分析和解决实际问题的能力和态度，对技术有激情。\n4. 符合以下条件之一者优先：\n1. 熟悉一种或多种Agent Harness框架者优先， 如OpenCode、OpenClaw等。\n2. 熟悉有大模型Coding&Agentic方向评测框架者优先。\n3. 有大模型数据生产和清洗框架者优先。\n4. 参与过大规模分布式系统的开发、设计和维护优先。",
"standard_classification": {
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