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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"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "Token Foundry-算法专家-多模态智能体",
"job_level": "专家",AI生成
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"department": "阿里集团",
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"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "技术类-算法"AI生成
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"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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"degree": "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",
"language": "未披露",AI生成
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"responsibilities": "1. 探索研究多模态大模型、GUI agent、agentic RL、long-horizon agent、self-improving agent等前沿技术。\n2. 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,重点探索面向真机环境的多模态智能体大规模强化学习与自我演进。\n3. 参与 GUI 垂类基座模型与真机 agent 系统的迭代,推动核心能力达到业界第一梯队。\n4. 跟踪研究多模态大模型前沿进展,参与 AIOS 等 to C / to B 重点业务场景的端到端落地。",
"requirements_text": "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。\n2. 在多模态、大语言模型、Agent、强化学习、机器学习等一个或多个领域有较深入的研究。\n3. 具有出色的分析与解决问题能力,能深入解决大模型训练与 agent 系统落地中存在的问题,具备自主探索解决方案的能力。\n4. 能够积极创新,乐于面对挑战,负责敬业,具备优秀的团队合作精神,一起探索新技术、推进技术进步。\n加分项\n1. 具有扎实的机器学习基础与优秀的基础算法能力,在 NeurIPS、ICLR、ICML、ACL、CVPR 等顶级会议/期刊上发表论文者优先。\n2. 具有优秀的代码能力,在 ACM/ICPC、NOI/IOI、Top Coder、Kaggle 等比赛获奖者优先。\n3. 在多模态、大模型、基础模型、世界模型、RL 领域,主导过大影响力项目者优先。\n4. 在 GUI agent / mobile agent / computer-use agent、真机或仿真环境建设、大规模 RL 训练系统等方向有实际经验者优先。",
"skills": [AI生成
"机器学习",
"强化学习",
"模型训练",
"团队协作",
"解决问题",
"大语言模型"
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"preferred_qualifications": "加分项；1. 具有扎实的机器学习基础与优秀的基础算法能力,在 NeurIPS、ICLR、ICML、ACL、CVPR 等顶级会议/期刊上发表论文者优先；2. 具有优秀的代码能力,在 ACM/ICPC、NOI/IOI、Top Coder、Kaggle 等比赛获奖者优先；3. 在多模态、大模型、基础模型、世界模型、RL 领域,主导过大影响力项目者优先；4. 在 GUI agent / mobile agent / computer-use agent、真机或仿真环境建设、大规模 RL 训练系统等方向有实际经验者优先",
"job_highlights": "未披露"
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"contact": {
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"fulltext": "Token Foundry-算法专家-多模态智能体\nToken Foundry-算法专家-多模态智能体\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\n1. 探索研究多模态大模型、GUI agent、agentic RL、long-horizon agent、self-improving agent等前沿技术。\n2. 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,重点探索面向真机环境的多模态智能体大规模强化学习与自我演进。\n3. 参与 GUI 垂类基座模型与真机 agent 系统的迭代,推动核心能力达到业界第一梯队。\n4. 跟踪研究多模态大模型前沿进展,参与 AIOS 等 to C / to B 重点业务场景的端到端落地。\n\n职位要求\n1. 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。\n2. 在多模态、大语言模型、Agent、强化学习、机器学习等一个或多个领域有较深入的研究。\n3. 具有出色的分析与解决问题能力,能深入解决大模型训练与 agent 系统落地中存在的问题,具备自主探索解决方案的能力。\n4. 能够积极创新,乐于面对挑战,负责敬业,具备优秀的团队合作精神,一起探索新技术、推进技术进步。\n加分项\n1. 具有扎实的机器学习基础与优秀的基础算法能力,在 NeurIPS、ICLR、ICML、ACL、CVPR 等顶级会议/期刊上发表论文者优先。\n2. 具有优秀的代码能力,在 ACM/ICPC、NOI/IOI、Top Coder、Kaggle 等比赛获奖者优先。\n3. 在多模态、大模型、基础模型、世界模型、RL 领域,主导过大影响力项目者优先。\n4. 在 GUI agent / mobile agent / computer-use agent、真机或仿真环境建设、大规模 RL 训练系统等方向有实际经验者优先。\n1. 探索研究多模态大模型、GUI agent、agentic RL、long-horizon agent、self-improving agent等前沿技术。\n2. 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,重点探索面向真机环境的多模态智能体大规模强化学习与自我演进。\n3. 参与 GUI 垂类基座模型与真机 agent 系统的迭代,推动核心能力达到业界第一梯队。\n4. 跟踪研究多模态大模型前沿进展,参与 AIOS 等 to C / to B 重点业务场景的端到端落地。\n1. 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。\n2. 在多模态、大语言模型、Agent、强化学习、机器学习等一个或多个领域有较深入的研究。\n3. 具有出色的分析与解决问题能力,能深入解决大模型训练与 agent 系统落地中存在的问题,具备自主探索解决方案的能力。\n4. 能够积极创新,乐于面对挑战,负责敬业,具备优秀的团队合作精神,一起探索新技术、推进技术进步。\n加分项\n1. 具有扎实的机器学习基础与优秀的基础算法能力,在 NeurIPS、ICLR、ICML、ACL、CVPR 等顶级会议/期刊上发表论文者优先。\n2. 具有优秀的代码能力,在 ACM/ICPC、NOI/IOI、Top Coder、Kaggle 等比赛获奖者优先。\n3. 在多模态、大模型、基础模型、世界模型、RL 领域,主导过大影响力项目者优先。\n4. 在 GUI agent / mobile agent / computer-use agent、真机或仿真环境建设、大规模 RL 训练系统等方向有实际经验者优先。",
"standard_classification": {
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