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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"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "千问事业部-全模态后训练算法专家（智能穿戴硬件方向）-杭州/北京",
"job_level": "专家",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "阿里集团",
"location": "北京 / 杭州",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "技术类-算法"AI生成
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"company": {
"company_name": "夸克",
"company_industry": "互联网 / 人工智能应用",
"company_size": "未披露",
"company_website": "alibaba.com",
"company_description": "夸克提供AI搜索等人工智能应用服务。"
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"compensation": {
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
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"degree": "● 计算机科学、人工智能、数学等相关专业硕士及以上学历",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "负责千问智能硬件(眼镜/耳机等)的云端大模型能力体系，打造面向文本、语音、图像、视频流等全模态交互的硬件 AI 助手。主导llm/vlm/omni模型后训练、agentic范式、数据体系等方向持续迭代，提升模型在聊天、文本问答、视觉问答、livetalk、agent任务执行的能力；联动硬件侧多模态传感器（如眼动追踪等）开展融合建模与能力增强，进一步拓展模型在真实交互场景下的理解、推理与执行上限，打造自然流畅、有温度、能办事的 AI 体验。",
"requirements_text": "● 计算机科学、人工智能、数学等相关专业硕士及以上学历；\n● 有扎实的大模型理论基础，熟悉业界前沿模型架构&技术；并且熟练掌握基本工具/主流框架的使用（如python/pytorch/swift/verl/megatron等）；\n● 具备大模型、对话系统、多模态模型或语音交互方向研发经验，对实时对话式 AI 产品有较深理解，具备较强的工程落地与问题抽象能力；\n● 在以下一个或多个方向具备扎实经验：大模型后训练与对齐技术（如 SFT、RLHF、RLAIF、DPO、Online RL 等）、Omni/多模态模型训练优化、音视频通话场景下的数据与评测体系建设、聊天/问答/Agent 类场景的模型效果优化；\n● 有相关领域顶会顶刊者优先，包括但不限于 NeurIPS、ICML、ICLR、ACL、EMNLP、CVPR、ICCV、ECCV、TPAMI、IJCV 等；",
"skills": [AI生成
"Python",
"Swift",
"PyTorch",
"模型训练",
"大语言模型"
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"preferred_qualifications": "● 有相关领域顶会顶刊者优先，包括但不限于 NeurIPS、ICML、ICLR、ACL、EMNLP、CVPR、ICCV、ECCV、TPAMI、IJCV 等",
"job_highlights": "未披露"
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"contact": {
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"update_date": "20260917",
"job_url": "https://talent.quark.cn/off-campus/position-detail?positionId=100025940004"
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"fulltext": "千问事业部-全模态后训练算法专家（智能穿戴硬件方向）-杭州/北京\n千问事业部-全模态后训练算法专家（智能穿戴硬件方向）-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负责千问智能硬件(眼镜/耳机等)的云端大模型能力体系，打造面向文本、语音、图像、视频流等全模态交互的硬件 AI 助手。主导llm/vlm/omni模型后训练、agentic范式、数据体系等方向持续迭代，提升模型在聊天、文本问答、视觉问答、livetalk、agent任务执行的能力；联动硬件侧多模态传感器（如眼动追踪等）开展融合建模与能力增强，进一步拓展模型在真实交互场景下的理解、推理与执行上限，打造自然流畅、有温度、能办事的 AI 体验。\n\n职位要求\n● 计算机科学、人工智能、数学等相关专业硕士及以上学历；\n● 有扎实的大模型理论基础，熟悉业界前沿模型架构&技术；并且熟练掌握基本工具/主流框架的使用（如python/pytorch/swift/verl/megatron等）；\n● 具备大模型、对话系统、多模态模型或语音交互方向研发经验，对实时对话式 AI 产品有较深理解，具备较强的工程落地与问题抽象能力；\n● 在以下一个或多个方向具备扎实经验：大模型后训练与对齐技术（如 SFT、RLHF、RLAIF、DPO、Online RL 等）、Omni/多模态模型训练优化、音视频通话场景下的数据与评测体系建设、聊天/问答/Agent 类场景的模型效果优化；\n● 有相关领域顶会顶刊者优先，包括但不限于 NeurIPS、ICML、ICLR、ACL、EMNLP、CVPR、ICCV、ECCV、TPAMI、IJCV 等；\n负责千问智能硬件(眼镜/耳机等)的云端大模型能力体系，打造面向文本、语音、图像、视频流等全模态交互的硬件 AI 助手。主导llm/vlm/omni模型后训练、agentic范式、数据体系等方向持续迭代，提升模型在聊天、文本问答、视觉问答、livetalk、agent任务执行的能力；联动硬件侧多模态传感器（如眼动追踪等）开展融合建模与能力增强，进一步拓展模型在真实交互场景下的理解、推理与执行上限，打造自然流畅、有温度、能办事的 AI 体验。\n● 计算机科学、人工智能、数学等相关专业硕士及以上学历；\n● 有扎实的大模型理论基础，熟悉业界前沿模型架构&技术；并且熟练掌握基本工具/主流框架的使用（如python/pytorch/swift/verl/megatron等）；\n● 具备大模型、对话系统、多模态模型或语音交互方向研发经验，对实时对话式 AI 产品有较深理解，具备较强的工程落地与问题抽象能力；\n● 在以下一个或多个方向具备扎实经验：大模型后训练与对齐技术（如 SFT、RLHF、RLAIF、DPO、Online RL 等）、Omni/多模态模型训练优化、音视频通话场景下的数据与评测体系建设、聊天/问答/Agent 类场景的模型效果优化；\n● 有相关领域顶会顶刊者优先，包括但不限于 NeurIPS、ICML、ICLR、ACL、EMNLP、CVPR、ICCV、ECCV、TPAMI、IJCV 等；",
"standard_classification": {
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"std_taxonomy_version": "20261104"
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