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-Cowork Agent算法专家-Qwen基础模型训练",
"job_level": "专家",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "阿里集团",
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"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": "来自全球Top高校计算机科学、人工智能、机器学习、深度学习、软件工程或相关领域应届博士/顶尖硕士毕业生",
"language": "未披露",AI生成
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"responsibilities": "推动在各个行业专家领域高生产力价值Cowork Agent的构建与实践落地，让模型在Agent环境中完成现实世界的真正复杂任务，持续提升模型在真实、高经济价值任务中的表现，拓展大模型实际能力边界。\n1. Envs/Harness Building & Generalization：复现并维护高可靠性主流Harness环境，提升模型在不同Harness场景下的泛化能力；同步探索Qwen Frontier Harness设计，探索Loop Engineering、Multi-Agent 与 Auto-Harness，与算法/数据链路 codesign 实现更好效果。\n2. Data Design & Scaling：挖掘金融、量化、法律、医疗、设计、数据分析、工业、工程等场景下的高价值数据和workflow，探索数据Pattern演化，User-Centric Data优化，General Long-Horizon Data Pipeline构建；在CPT/SFT/RL端到端验证配比/学习策略，优化模型端到端长程的行业Agent解决方案。\n3. Agentic Rewarding System：构建面向真实Agentic任务的General Verifier，设计Evolving Rubrics、Code Verifier、实现Outcome & Process Level 数据监督与自动化Rewarding，User model Rewarding。\n4. Real World RL：基于现实环境、现实任务的大规模Agentic RL训练，探索CPT->RL的端到端Scaling Law，Multi-step Rewarding Shaping，Agentic Behavior Learning。",
"requirements_text": "1. 来自全球Top高校计算机科学、人工智能、机器学习、深度学习、软件工程或相关领域应届博士/顶尖硕士毕业生。\n2. 在大语言模型或多模态大模型领域有扎实的理论基础和实践经验，在深度学习、大规模模型训练、优化算法、生成式模型、自监督学习等至少一个领域中具有行业影响力的创新性成果。\n3. 在国际顶级计算机会议/期刊以一作身份发表过多篇高水平论文，或在开源社区、竞赛中展示出引领性的研究成果。\n4. 具备扎实的代码功底，熟悉主流深度学习框架，能够高效实现复杂模型结构并进行大规模模型训练（曾参与千卡集群项目者优先）；ACM/ICPC，topcoder等编程比赛获奖者优先。\n5. 对AI技术充满好奇心，持续关注前沿领域，具备独立思考能力和系统性研究思维，敢于挑战现有范式，有志于定义下一代基础模型的进化方向；能够独立应用技术解决复杂问题，主导或深度参与过有行业有影响力项目的人选优先。\n6. 具备优秀的跨团队协作和沟通能力，能够与工程、产品等团队紧密合作，推动研究成果快速落地并产生实际影响力。",
"skills": [AI生成
"机器学习",
"深度学习",
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"团队协作",
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"大语言模型"
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"preferred_qualifications": "4. 具备扎实的代码功底，熟悉主流深度学习框架，能够高效实现复杂模型结构并进行大规模模型训练（曾参与千卡集群项目者优先）；ACM/ICPC，topcoder等编程比赛获奖者优先；能够独立应用技术解决复杂问题，主导或深度参与过有行业有影响力项目的人选优先",
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"fulltext": "Token Foundry-Cowork Agent算法专家-Qwen基础模型训练\nToken Foundry-Cowork Agent算法专家-Qwen基础模型训练\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 / 上海\n\n职位描述\n推动在各个行业专家领域高生产力价值Cowork Agent的构建与实践落地，让模型在Agent环境中完成现实世界的真正复杂任务，持续提升模型在真实、高经济价值任务中的表现，拓展大模型实际能力边界。\n1. Envs/Harness Building & Generalization：复现并维护高可靠性主流Harness环境，提升模型在不同Harness场景下的泛化能力；同步探索Qwen Frontier Harness设计，探索Loop Engineering、Multi-Agent 与 Auto-Harness，与算法/数据链路 codesign 实现更好效果。\n2. Data Design & Scaling：挖掘金融、量化、法律、医疗、设计、数据分析、工业、工程等场景下的高价值数据和workflow，探索数据Pattern演化，User-Centric Data优化，General Long-Horizon Data Pipeline构建；在CPT/SFT/RL端到端验证配比/学习策略，优化模型端到端长程的行业Agent解决方案。\n3. Agentic Rewarding System：构建面向真实Agentic任务的General Verifier，设计Evolving Rubrics、Code Verifier、实现Outcome & Process Level 数据监督与自动化Rewarding，User model Rewarding。\n4. Real World RL：基于现实环境、现实任务的大规模Agentic RL训练，探索CPT->RL的端到端Scaling Law，Multi-step Rewarding Shaping，Agentic Behavior Learning。\n\n职位要求\n1. 来自全球Top高校计算机科学、人工智能、机器学习、深度学习、软件工程或相关领域应届博士/顶尖硕士毕业生。\n2. 在大语言模型或多模态大模型领域有扎实的理论基础和实践经验，在深度学习、大规模模型训练、优化算法、生成式模型、自监督学习等至少一个领域中具有行业影响力的创新性成果。\n3. 在国际顶级计算机会议/期刊以一作身份发表过多篇高水平论文，或在开源社区、竞赛中展示出引领性的研究成果。\n4. 具备扎实的代码功底，熟悉主流深度学习框架，能够高效实现复杂模型结构并进行大规模模型训练（曾参与千卡集群项目者优先）；ACM/ICPC，topcoder等编程比赛获奖者优先。\n5. 对AI技术充满好奇心，持续关注前沿领域，具备独立思考能力和系统性研究思维，敢于挑战现有范式，有志于定义下一代基础模型的进化方向；能够独立应用技术解决复杂问题，主导或深度参与过有行业有影响力项目的人选优先。\n6. 具备优秀的跨团队协作和沟通能力，能够与工程、产品等团队紧密合作，推动研究成果快速落地并产生实际影响力。\n推动在各个行业专家领域高生产力价值Cowork Agent的构建与实践落地，让模型在Agent环境中完成现实世界的真正复杂任务，持续提升模型在真实、高经济价值任务中的表现，拓展大模型实际能力边界。\n1. Envs/Harness Building & Generalization：复现并维护高可靠性主流Harness环境，提升模型在不同Harness场景下的泛化能力；同步探索Qwen Frontier Harness设计，探索Loop Engineering、Multi-Agent 与 Auto-Harness，与算法/数据链路 codesign 实现更好效果。\n2. Data Design & Scaling：挖掘金融、量化、法律、医疗、设计、数据分析、工业、工程等场景下的高价值数据和workflow，探索数据Pattern演化，User-Centric Data优化，General Long-Horizon Data Pipeline构建；在CPT/SFT/RL端到端验证配比/学习策略，优化模型端到端长程的行业Agent解决方案。\n3. Agentic Rewarding System：构建面向真实Agentic任务的General Verifier，设计Evolving Rubrics、Code Verifier、实现Outcome & Process Level 数据监督与自动化Rewarding，User model Rewarding。\n4. Real World RL：基于现实环境、现实任务的大规模Agentic RL训练，探索CPT->RL的端到端Scaling Law，Multi-step Rewarding Shaping，Agentic Behavior Learning。\n1. 来自全球Top高校计算机科学、人工智能、机器学习、深度学习、软件工程或相关领域应届博士/顶尖硕士毕业生。\n2. 在大语言模型或多模态大模型领域有扎实的理论基础和实践经验，在深度学习、大规模模型训练、优化算法、生成式模型、自监督学习等至少一个领域中具有行业影响力的创新性成果。\n3. 在国际顶级计算机会议/期刊以一作身份发表过多篇高水平论文，或在开源社区、竞赛中展示出引领性的研究成果。\n4. 具备扎实的代码功底，熟悉主流深度学习框架，能够高效实现复杂模型结构并进行大规模模型训练（曾参与千卡集群项目者优先）；ACM/ICPC，topcoder等编程比赛获奖者优先。\n5. 对AI技术充满好奇心，持续关注前沿领域，具备独立思考能力和系统性研究思维，敢于挑战现有范式，有志于定义下一代基础模型的进化方向；能够独立应用技术解决复杂问题，主导或深度参与过有行业有影响力项目的人选优先。\n6. 具备优秀的跨团队协作和沟通能力，能够与工程、产品等团队紧密合作，推动研究成果快速落地并产生实际影响力。",
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