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多模态Search Agent研究&应用-阿里星/C-Star

· 杭州 · 阿里巴巴集团

JD数据
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        "responsibilities": "多模态Search Agent研究&应用-阿里星/C-Star\n\n基础信息\n毕业起止时间要求:2026-11-01 - 2027-10-31\n职位类别:技术类\n招聘项目:阿里巴巴2027届应届生\n工作地点:杭州\n\n职位描述\n你将深度参与到千问VQA Agent的优化&探索中,致力于攻克多模态Agentic Search后训练的核心深水区,探索下一代SearchAgent范式。具体工作包括不限于:\n1、Agentic RL优化探索:负责Agent轨迹的信用分配与训练策略优化;设计ORM与PRM协同的奖励体系,解决稀疏奖励、探索不足及Reward Hacking等核心问题。\n2、Rubric 奖励体系研究:探索Rubric的自动生成与规模化构造,基于对比偏好反推、递归迭代、实例级动态生成等算法,降低人工标注成本;并且设计多维标准下的显示/隐式加权策略,在资源开销、判别精度与泛化能力三者间探索最优权衡。\n3、RL 模型合版创新:探索强化学习阶段的多模型合版范式,覆盖模型合版、RM合版、Rubric融合、多专家合版(MOPD),支撑通用多领域能力的 Agent 快速迭代。\n4、前沿落地与学术输出:持续跟踪学界与业界多模态Agent最新进展,推动成果在实际业务场景落地,产出高水平论文,建立行业技术影响力。\n5、下一代学习范式探索:研究递归自我改进(RSI)范式,构建 Agent 自主迭代闭环,赋予Agent自主发现数据、生成规则并优化自身策略的闭环能力。\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,在CVPR、ECCV、ICCV、NeurIPS、ICLR、ICML等顶级会议/期刊上发表论文者优先;\n2、在多模态、大模型、计算机视觉、强化学习、Agent等一个或多个领域有较深入的研究;\n3、 具有扎实优秀的算法基础,以及出色的分析、解决问题的能力,能深入解决大模型训练、应用存在的问题;\n4.、拥有强烈的技术热情和好奇心,能够积极应对挑战&持续学习;\n5、在多模态大模型、Agentic RL方向主导过大影响力项目者优先。\n\n在招业务\n千问事业部",
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