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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"job": {
"job_title": "千问事业部-智能助手大模型算法专家（生态终端方向）-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": {
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"company_industry": "互联网 / 人工智能应用",
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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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"degree": "● 计算机科学、人工智能、数学、软件工程等相关专业硕士及以上学历",
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"responsibilities": "负责面向头部终端客户的智能助手核心能力建设，打造基于qwen模型的下一代对话交互体验，并应用于系统级手机助手、车载座舱语音助手等场景。你将围绕大模型对话能力、指令跟随、任务理解与执行、多轮交互、风格对齐与体验优化等关键方向展开工作，持续提升智能助手在开放场景下的理解、响应与需求满足能力。岗位将深入参与llm/omni/agent模型训练、数据构建、评测体系、效果优化等关键环节，推动智能助手在自然性、准确性、稳定性、个性化与可用性上的持续突破。",
"requirements_text": "● 计算机科学、人工智能、数学、软件工程等相关专业硕士及以上学历，具备大语言模型、对话系统、智能助手或语音交互方向研发经验；有手机助手、车载语音助手、终端Agent等落地经验者优先。\n● 具备扎实的大模型 post-training 实践经验，熟悉 SFT、RLHF、DPO、GRPO 等主流对齐方法，熟练掌握主流训练框架的使用，能够围绕对话能力、指令跟随、多轮交互、任务理解与执行、风格对齐等方向开展算法设计与效果优化。\n● 对智能助手和大模型前沿技术有持续热情，具备良好的业务理解、沟通协作和跨团队推进能力；有开源贡献、顶会论文或高影响力项目经验者优先。",
"skills": [AI生成
"算法设计",
"大语言模型"
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"preferred_qualifications": "有手机助手、车载语音助手、终端Agent等落地经验者优先；有开源贡献、顶会论文或高影响力项目经验者优先",
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"fulltext": "千问事业部-智能助手大模型算法专家（生态终端方向）-杭州/北京\n千问事业部-智能助手大模型算法专家（生态终端方向）-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负责面向头部终端客户的智能助手核心能力建设，打造基于qwen模型的下一代对话交互体验，并应用于系统级手机助手、车载座舱语音助手等场景。你将围绕大模型对话能力、指令跟随、任务理解与执行、多轮交互、风格对齐与体验优化等关键方向展开工作，持续提升智能助手在开放场景下的理解、响应与需求满足能力。岗位将深入参与llm/omni/agent模型训练、数据构建、评测体系、效果优化等关键环节，推动智能助手在自然性、准确性、稳定性、个性化与可用性上的持续突破。\n\n职位要求\n● 计算机科学、人工智能、数学、软件工程等相关专业硕士及以上学历，具备大语言模型、对话系统、智能助手或语音交互方向研发经验；有手机助手、车载语音助手、终端Agent等落地经验者优先。\n● 具备扎实的大模型 post-training 实践经验，熟悉 SFT、RLHF、DPO、GRPO 等主流对齐方法，熟练掌握主流训练框架的使用，能够围绕对话能力、指令跟随、多轮交互、任务理解与执行、风格对齐等方向开展算法设计与效果优化。\n● 对智能助手和大模型前沿技术有持续热情，具备良好的业务理解、沟通协作和跨团队推进能力；有开源贡献、顶会论文或高影响力项目经验者优先。\n负责面向头部终端客户的智能助手核心能力建设，打造基于qwen模型的下一代对话交互体验，并应用于系统级手机助手、车载座舱语音助手等场景。你将围绕大模型对话能力、指令跟随、任务理解与执行、多轮交互、风格对齐与体验优化等关键方向展开工作，持续提升智能助手在开放场景下的理解、响应与需求满足能力。岗位将深入参与llm/omni/agent模型训练、数据构建、评测体系、效果优化等关键环节，推动智能助手在自然性、准确性、稳定性、个性化与可用性上的持续突破。\n● 计算机科学、人工智能、数学、软件工程等相关专业硕士及以上学历，具备大语言模型、对话系统、智能助手或语音交互方向研发经验；有手机助手、车载语音助手、终端Agent等落地经验者优先。\n● 具备扎实的大模型 post-training 实践经验，熟悉 SFT、RLHF、DPO、GRPO 等主流对齐方法，熟练掌握主流训练框架的使用，能够围绕对话能力、指令跟随、多轮交互、任务理解与执行、风格对齐等方向开展算法设计与效果优化。\n● 对智能助手和大模型前沿技术有持续热情，具备良好的业务理解、沟通协作和跨团队推进能力；有开源贡献、顶会论文或高影响力项目经验者优先。",
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