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Token Foundry-Computer Use Agent算法专家-Qwen基础模型训练
Token Foundry-Computer Use Agent算法专家-Qwen基础模型训练
发布于 大约 16 小时前普通员工/个人贡献者
杭州市 / 北京市
无经验要求
全职员工
仅现场办公
博士
人工智能
Gui Agent
Pytorch
多模态大模型
大语言模型
强化学习
模型训练
深度学习
算法研究
AI 估算 · 40k–70k
职位详情
关于这个职位
该职位隶属于阿里巴巴集团，专注于推动 GUI/Hybrid Computer Use Agent 在真实数字环境中的能力演进与落地
你将参与大规模自然 GUI 轨迹预训练、CLI 与 GUI 统一范式下的智能体行为模式设计，以及从合成环境到现实环境的端到端优化迭代，探索用户偏好与反馈的建模机制，拓展大模型在人机交互场景中的能力边界
适合对前沿 AI 研究充满热情、具备扎实学术背景和工程能力的顶尖人才
最低要求
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
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
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
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
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
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
工作职责
GUI Agent：重点探索 GUI 在 Computer / Mobile / Browser 场景下的 Agent 能力提升与 OOD 任务能力泛化影响分析，研究大规模自然 GUI 轨迹 Pre-training、用户协同能力
Hybrid Agent：设计 CLI & GUI 统一范式下的 Universal Digital Agent Harness & Behavior Pattern，探索用户协同 CUA 场景下的有效实践方案
Envs Scaling & Training Scaling：在大规模合成环境和现实环境数据中 CPT->RL 端到端优化迭代
Preference & Feedback Modeling：探索用户协同 Computer Use 场景下用户偏好和用户反馈的收集、建模与处理机制，研究显式反馈与隐式反馈的统一表征方式，建立可用于训练和评估的反馈闭环
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 阿里巴巴作为行业巨头，提供强大的平台资源和数据支持，能够接触前沿的大模型技术
- 薪资待遇优厚，福利完善，包括股票期权等长期激励
- 团队协作氛围好，与工程、产品团队紧密合作，能够推动研究成果快速落地
- 岗位要求高，需要博士学历和顶尖研究背景，竞争激烈
- 工作强度大，涉及大规模模型训练和复杂系统开发，需要较强的抗压能力
- 技术迭代快，需要持续学习，保持对前沿领域的敏感度
- 适合对 AI 研究充满热情、具备扎实学术背景和顶尖技术能力的博士或硕士毕业生，尤其是希望在工业界推动前沿技术落地的人才
缺点 / 挑战
- 岗位聚焦于 AI 前沿领域，技术挑战大，成长空间广阔，有利于个人技术品牌建设
角色解读
- 在阿里巴巴 AI 团队中，可逐步成长为技术专家或团队负责人，主导核心算法方向
- 有机会参与前沿大模型的研究与落地，积累行业影响力，成为领域内的领军人物
- 可向技术管理方向发展，带领团队推动 AI 技术在真实场景中的大规模应用
- 专注于 GUI Agent 的能力提升，研究大规模自然 GUI 轨迹的预训练方法，提升模型在开放环境中的泛化能力
- 设计并实现 CLI 与 GUI 统一的智能体行为模式，探索跨平台、跨工具的任务协同方案
- 参与大规模合成环境和现实环境数据的端到端优化迭代，推动模型从预训练到强化学习的全链路优化
- 研究用户偏好和反馈的建模机制，建立显式与隐式反馈的统一表征，形成训练与评估的闭环
- 扎实的深度学习理论基础，熟悉大语言模型或多模态大模型的训练与优化
- 熟练使用主流深度学习框架（如 PyTorch），具备大规模模型训练经验，有千卡集群项目经验者优先
- 具备优秀的编程能力，熟悉 Python 等语言，有 ACM/ICPC 等竞赛获奖经历者优先
- 具备独立研究和系统思考能力，能够推动创新性成果落地
申请策略
- 关注阿里巴巴的招聘动态，了解团队的研究方向，提前准备相关项目经验
- 在面试中展示你的研究深度和系统思维，强调你对前沿技术的热情和独立思考能力
- 突出你的博士/硕士学历和顶尖高校背景，强调在 AI 领域的创新性成果
- 重点展示你在顶级会议/期刊发表的论文，尤其是以一作身份发表的高水平论文
- 强调你的大规模训练经验，如千卡集群项目，以及开源社区或竞赛中的获奖经历
- 展示你的跨团队协作能力，以及将研究成果转化为实际应用的案例
- 提前熟悉大语言模型和多模态模型的最新进展，如 GPT-4、LLaMA 等
- 加强 Python 和深度学习框架的实践，尤其是大规模分布式训练技术
面试指南
- 采用 STAR 法则，清晰描述项目背景、你的任务、采取的行动和最终结果
- 强调你的技术深度和系统思维，展示你如何解决复杂问题
- 结合具体案例，说明你的研究如何与业务需求结合，体现你的落地能力
- 请介绍你在大语言模型或多模态大模型领域的研究成果，以及它们如何应用于实际场景
- 你如何设计一个大规模模型训练方案？请描述你的技术选型和优化策略
- 你如何理解 GUI Agent 的泛化能力？请举例说明如何提升其在不同环境中的表现
- 你如何收集和建模用户反馈，以优化模型性能？
- 你如何看待 AI 智能体的未来发展方向？
职位点评
76
综合评分
前沿技术、薪资优厚、成长空间大，但工作强度高，WLB 一般
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。
更适合这类人
该职位最适合追求技术前沿、渴望在 AI 领域取得突破的顶尖人才，尤其是对薪资和成长空间有较高期望的求职者。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利75
成长发展95
工作生活50
使命价值80
薪资福利
75中等
该岗位薪资水平较高，福利待遇好，但 JD 中未明确提及具体薪资和福利，需在面试中确认。
薪资信号未披露（AI估算：40K-70K/月）
成长发展
95较高
该岗位技术前沿，涉及大模型、GUI Agent 等热门方向，成长空间大，且阿里巴巴提供良好的平台和资源。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈大语言模型、多模态大模型、GUI、强化学习、预训练
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
工作地点在北京/杭州/上海，可能涉及多地，且岗位强度大，WLB 一般。
工作模式仅现场办公
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
80较高
该岗位推动 AI 技术在人机交互中的应用，具有较高的社会价值和行业影响力。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度开拓性创新（行业首创）
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