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千问事业部-千问/夸克-大模型高级算法专家-Chat方向
千问事业部-千问/夸克-大模型高级算法专家-Chat方向
发布于 大约 4 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公NLP工程
NLP工程
Pytorch
多轮对话
大语言模型
对话系统
对齐技术
自然语言处理
知识增强生成
值不值得投
79综合评分
综合评分 79
前沿对话AI技术岗位，技术挑战大、成长空间高，WLB待确认。
从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
50K
比NLP工程中位数高
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 2480 个在招 · 其中NLP工程 27 个
市场机会
选择面较广
北京 · NLP工程 · 53 个在招
职位详情
关于这个职位
这个职位是阿里巴巴千问事业部中夸克产品的对话AI算法专家，负责定义、设计和实现下一代对话系统的核心算法，解决多轮交互、知识应用和共情能力等挑战，直接决定数亿用户的AI交互体验，并引领行业技术突破
最低要求
拥有计算机科学、人工智能或相关领域的博士学位者优先，硕士学位亦可
至少 3 年在自然语言处理 (NLP) 或大语言模型 (LLM) 领域的研发经验，对对话系统、对话式 AI 有深刻的理解和丰富的实战经验
在学术界或工业界有公认的对话技术相关成果
在以下一个或多个领域拥有一流的技术水准和成功经验：多轮对话管理、大模型的对齐技术（如 SFT/RLHF/RLAIF/DPO、知识增强生成、个性化生成）在对话场景的深度应用
对深度学习和机器学习有精深的理解，尤其熟悉 Transformer、MoE 等前沿模型架构，精通 Python 及主流深度学习框架 (PyTorch/TensorFlow)
在大模型 Post-training 领域有扎实的理论基础，并主导过其在 LLM 中的创新应用
工作职责
对话体验定义与规划
深入分析用户意图与行为，结合业务场景，制定并执行对话体验的中长期技术演进路线图
并密切追踪并研究对话式 AI 领域的最新进展，包括主动式对话策略、多模态对话 (语音/视觉融合)、AI Agent 中的对话流控制等
您将主导定义“顶级对话体验”的标准，并将其分解为可落地、可量化的算法迭代目标
多轮对话与上下文理解
攻坚并解决长程、复杂多轮对话中的核心技术难题，包括但不限于指令遵循、上下文精准理解、长程记忆与遗忘机制、隐式意图识别等
您将设计创新的模型结构与训练策略，使模型具备真正连贯、有逻辑的对话能力
对话回复准确与全面
主导研发将外部知识 (如搜索、工具调用) 与大模型进行深度、动态融合的先进技术
致力于解决模型在对话中的意图偏离、事实性错误、内容不详实和知识更新不及时等问题，并通过 RAG 新范式或其他创新方法，显著提升对话的准确性与信息量
评测体系与数据飞轮
建立并完善一套科学、全面的对话能力评测体系，能够精准衡量模型的综合对话质量 (Coherence, Empathy, Informativeness 等)
设计并驱动高效的数据闭环系统，利用真实用户反馈持续、自动化地优化模型
优先资格
主导或核心参与过业界知名的对话系统或聊天机器人项目
在顶级学术会议 (如 ACL, EMNLP, SIGDIAL, NeurIPS, ICML) 上发表过多篇高质量的对话相关论文
对心理学、语言学或认知科学有交叉研究背景或浓厚兴趣
有将前沿对话技术成功应用于大规模商业产品的经验
具备出色的算法设计与分析能力，能够独立设计、执行和分析复杂的模型实验
并有优秀的领导力、项目管理能力和团队协作精神，能够带领团队攻克技术难关，并与算法、工程、评估等团队高效协作
对前沿技术充满热情，具备出色的问题分析和解决能力，能够将研究成果有效应用于实际业务场景
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 处于AI对话技术前沿，参与定义下一代交互范式，技术影响力大
- 直接服务数亿用户，成果可见度高，能获得广泛行业认可
- 在阿里巴巴大平台，拥有丰富资源和跨团队协作机会
- 项目要求高，可能面临紧迫的时间节点和高标准交付
- 适合对AI对话技术有深厚兴趣、具备扎实工程和研究背景、渴望在大规模产品中实现技术突破的高级算法人才
缺点 / 挑战
- 技术难度高，需持续跟进快速演进的LLM领域，应对复杂工程挑战
- 竞争压力大，需与顶级人才合作并产出公认的成果
角色解读
- 可向技术专家或研究科学家方向发展，深耕对话AI领域
- 有机会晋升为技术负责人或团队领导，负责更大规模的技术项目
- 跨领域扩展至AI Agent、多模态AI等新兴方向，成为行业领军人物
- 定义和规划对话体验，制定技术路线图，研究主动对话、多模态融合等前沿方向
- 攻坚多轮对话与上下文理解难题，设计创新模型结构以提升对话连贯性
- 主导知识与大模型融合技术，通过RAG等方法提升回复准确性和信息量
- 建立对话能力评测体系和数据闭环系统，持续优化模型性能
- 精通自然语言处理和大语言模型，熟悉对话系统设计
- 掌握Transformer、MoE等架构，熟练使用PyTorch/TensorFlow进行模型开发
- 具备多轮对话管理、对齐技术（如SFT/RLHF）的实战经验
- 拥有优秀的算法设计、问题解决和团队协作能力
申请策略
- 研究夸克产品的对话功能，理解业务场景和技术挑战
- 在面试中展示对对话式AI领域趋势的洞察，并准备技术方案讨论
- 准备领导力案例，说明如何带领团队攻克技术难题
- 突出在NLP/LLM领域的研发经验，尤其是对话系统相关项目
- 强调主导或核心参与的知名对话项目成果，如开源贡献或产品落地
- 展示在顶级学术会议发表的论文或专利，证明技术深度
- 列举使用PyTorch/TensorFlow等框架处理多轮对话、知识融合的实际案例
- 深入学习LLM对齐技术（如RLHF、DPO）和最新RAG范式，跟进前沿研究
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）结构化回答项目经验
- 结合具体技术细节和量化成果，展示问题解决能力
- 从理论和实践角度解释技术选型，体现深度思考
- 请描述一个你主导的多轮对话系统项目，遇到的技术挑战及解决方案
- 如何设计对话能力的评测体系？会关注哪些指标？
- 在对话模型中，如何有效融合外部知识并减少事实性错误？
- 谈谈你对大模型对齐技术（如SFT/RLHF）在对话场景应用的理解
- 如何平衡对话系统的准确性、共情能力和响应速度？
职位点评
薪资福利80
成长发展90
工作生活60
使命价值85
薪资福利
80较高
该职位在AI算法领域属于高级岗位，薪资具有市场竞争力，但JD未明确提及具体福利待遇。
薪资信号偏高 (40K-60K/月)
成长发展
90较高
职位涉及前沿LLM和对话AI技术，提供深度技术挑战和成长空间，符合技术专家发展路径。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、NLP、Transformer、PyTorch
业务类型profit_center
工作生活
60中等
JD未明确提及办公模式和WLB相关信号，工作强度可能较高，需在面试时进一步确认。
工作模式未明确
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
85较高
该职位在快速增长的AI对话赛道，直接影响数亿用户体验，具有较高的技术创新和社会应用价值。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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