阿里云智能-多模态大模型算法工程师/专家-模型训练与应用-杭州/北京

岗位职责

1. 模型能力建设与数据飞轮搭建 负责 ASR、TTS、Omni、视频生成等多模态模型的能力提升，构建覆盖数据生产、模型微调、对齐优化和评测分析的完整数据飞轮，通过持续迭代提升模型效果、稳定性和泛化能力。
2. 评测驱动的系统级迭代 建设科学、全面且贴近业务的评测体系，以评测结果为核心，打通数据生产、系统迭代、问题定位、效果验证和问题修复流程，形成高效、可持续的自迭代系统。
3. 业务场景落地与能力沉淀 深入真实业务和客户场景，理解客户需求及实际使用中的关键问题，识别模型与系统优化方向；综合运用模型训练、数据优化、推理策略和工程方案，完成高质量交付，并将场景经验沉淀为可复用、可规模化的系统能力。
4. 多模态融合与对齐 推进语音、文本、图像和视频等多模态信息的理解、生成、融合与对齐，解决跨模态表征、时序同步、语义一致性和可控生成等关键问题，提升多模态模型在复杂交互与内容生成场景中的综合表现。
5. 前沿技术探索与工程转化 持续跟进多模态大模型、生成式模型、强化学习及模型对齐等方向的前沿进展，结合实际业务需求开展技术验证，并推动研究成果转化为稳定、可用的产品能力。

任职要求

1. 计算机科学、软件工程、人工智能、数学等相关专业硕士及以上学历，具备扎实的机器学习与深度学习基础，以及较强的问题分析、定义和解决能力。
2. 具备语音、视频或其他多模态模型的项目经验，熟悉 ASR、TTS、Omni、视频生成等一个或多个方向，并有实际系统落地经历。
3. 熟悉大模型后训练与对齐技术，包括监督微调、偏好优化、强化学习、持续学习等，能够结合实际问题设计并验证模型优化方案。
4. 具备数据构建、模型训练和效果评测的完整实践经验，能够基于评测结果定位问题，并通过数据、模型或策略优化持续提升系统效果。
5. 持续关注人工智能领域的前沿进展，对技术创新有热情，具备探索复杂问题、推动技术突破和应对挑战的自驱力。
6. 具备良好的工程实现、实验分析和跨团队协作能力，能够推动算法方案从原型验证走向稳定交付。 加分项
7. 具备复杂业务场景下端到端落地经验，能够独立或主导完成需求分析、方案设计、模型优化、系统部署及效果验证。
8. 具备商业化项目交付经验，能够准确理解客户需求、识别核心业务痛点，并将真实场景转化为可执行、可验证的技术方案。
9. 在 NeurIPS、ICLR、ICML、ACL、CVPR、INTERSPEECH 等人工智能领域顶级会议或期刊发表过高质量论文者优先。

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