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1.基于模型内部评测和错误案例，系统性分析模型能力边界和短板；建立能力拆解框架（如代码生成可拆分为理解、规划、实现、调试等子能力） 2.主导高质量数据的获取、清洗、增强和验证；探索先进的数据合成技术（如基于强模型的蒸馏、多智能体协作生成）。 3.设计小规模实验验证数据有效性，建立数据-效果关联分析机制，量化数据投入产出比。…
职位描述： 1、负责导航规划、地图渲染、地图数据编译等核心服务端系统的全面质量保障和测试体系建设； 2、发现工作中的痛点与低效问题，将大模型能力应用到质量保障各环节，包括但不限于：基于LLM的测试用例生成、基于多模态模型的效果评测与异常检测、基于Agent的自动化测试与问题归因分析，从挖掘场景→方案设计→技术落地→收益度量全流程参与； 3、关注行业技术（LLM、多模态模型、AIGC等）发展，不断丰富测试能力； 岗位要求：…
团队介绍 阿里云收入核算团队是阿里云智能商业化体系的核心引擎，专注于构建覆盖云产品与 AI 产品的财务结算、计收与收入确认能力，把每一次资源与模型的使用，准确、及时、可解释地转化为公司的收入。 在 ATH、MaaS 重塑增长引擎的当下，计费对象正从传统资源演进为 token、模型调用、智能体任务等全新计量单元，叠加云产品上千 SKU、数十种计费模式构成的极致复杂度，我们要做的，是打造一套金融级严谨、互联网级规模、AI…
1、搭建具有通用性和可拓展性的语音大模型数据标注和模型评测框架（NLP、TTS、ASR等方向），与算法团队对齐标准、撰写相关培训方案，根据模型迭代方向提供高质量数据，对自动化链路搭建、数据质量评估及外部资源管理负责； 2、结合行业趋势及业务应用场景，迭代更新评测标准、构建评测题库，负责语音大模型效果评测，定期反馈评估结果，产出评估报告，确保大模型评估结果置信；…
我们是 HappyHorse 推理工程团队，聚焦行业顶尖的多模态理解和生成模型在 AI 创新应用场景的推理落地，涵盖从推理架构设计、全链路服务编排到性能极致优化的全栈技术挑战。 主要工作内容如下： 1. 架构设计：负责跨模态理解与生成的多模态模型HappyHorse 推理平台的架构设计与演进，支持多模态模型从算法实验到大规模生产环境的工程落地； 2.…
我们是阿里巴巴平台技术搜索平台团队，以平台化的方式支持了淘宝、天猫、闪购、高德、钉钉、闲鱼等众多阿里集团搜索业务，团队目前正在推动搜索服务的AI Native转型，打造下一代智能搜索产品，主要工作内容和挑战如下： 1. 负责阿里巴巴核心搜索引擎研发平台OpenSearch&TisPlus的系统设计和研发，深入理解业务需求，参与从需求分析、架构设计到产品上线的Pipeline，服务上万搜索用户； 2. 构建 RAG、AI…
团队负责阿里巴巴多模态基础模型的数据体系建设，支撑行业领先的视频生成模型训练，处理百亿级图像、视频及图文数据。 本岗位聚焦复杂多模态数据管线建设，持续提升大规模数据处理的吞吐、正确性与数据质量，为 Pretrain、SFT、RL 提供高效、可靠的数据供给。 职位描述 1. 设计和建设百亿级多模态数据处理管线，覆盖数据清洗、解码、转换、过滤、标注及训练加载等环节。 2. 深入分析…
1、自有交叉验证表征实验与样品库的样品处理与数据采集(少量色谱/微量热等) 2、与数据工程师协同把自有表征数据接入统一入库规范 3、聚焦有限仪器面流程优化初期不铺开机械臂 1、实验自动化/仪器数据采集工程经验 2、会接表征类仪器数据(尺寸排阻色谱/微量差示扫描荧光等) 【核心技能】 1、样品队列与批次管理逻辑 2、仪器原始数据到结构化对接 【加分项】 1、实验记录/样本管理系统对接经验 2、懂数据质量/样品追踪
1、多源原始数据解析：把不同CRO的传感图/色谱/熔解曲线解析成统一标准格式 2、跨批次桥接：处理不同CRO/批次间可比性(对照品桥接) 3、固定对照品漂移监控与告警：持续监控对照品数据异常即告警 4、与B线CRO运营岗协作(仅技术层) 1、数据解析/清洗经验能处理非结构化/半结构化仪器原始输出 2、理解分析仪器原始输出(传感器曲线/色谱峰)能把图/波形转成结构化字段 【核心技能】…
1、批次效应校正：处理多来源实验数据跨批次可比性 2、噪声估计：量化各实验测定真实噪声水平 3、异常检测：结合对照品与批次台账识别异常批次并标记 4、边界清晰：只负责检测与上报不自行决定剔除或保留 1、统计/生物统计背景懂批次效应与噪声建模 2、边界感强明确质量检测与数据裁决分工 【核心技能】 1、批次效应校正方法(如ComBat)适用与局限 2、异常检测漏报/误报取舍 【加分项】 1、高通量数据质控经验 2、实验测定开发/验证经验
1、实验记录系统集成：接入ELN/LIMS字段对齐自动抽取 2、数据湖仓建设：数据分层(raw/clean/feature)/分区/压缩/查询优化/血缘维护 3、训练集自动构建：按规格从平台数据自动产出训练集配合结构式双轨入库 4、数据质量监控：异常检测/缺失脏数据报告 5、单体级结构式建模(HELM+SMILES/SDF双轨入库) 6、渗透assay谱系强制标注(每条记录带assay类型/装置/SOP版本/膜脂批号)…
1、分布式训练平台：多卡分布式训练/续训微调场景工程支撑 2、推理服务：模型推理服务化/批量生成任务队列与调度 3、算力调度：训练与推理任务资源编排/成本控制与排队 4、依赖与许可证合规：梳理并会签关键依赖商用授权 1、多卡分布式训练与推理服务工程经验能解决显存/通信/断点恢复 2、会用主流调度工具(Slurm/Ray/Kubernetes之一) 【核心技能】 1、续训与微调的断点与数据版本管理 2、算力成本与排队公平性平衡…
1、将生成模型/成药性预测/评测打分器与现有工具集成搭建自动化流水线 2、Agent任务编排：把实验/外部需求拆解为可执行任务链 3、流水线健壮性：失败重试/结果校验/可追溯日志 4、与评测/数据工程组协作保证输入输出格式规范 1、大模型Agent工程一手经验：多步工具调用编排/幻觉与失败处理/结果校验 2、能阅读生物文献把研发需求拆解为可执行任务 【核心技能】 1、流水线编排：多Agent/多工具任务依赖与失败回退…
1、独立负责中大型项目的系统分析与架构设计，主导核心代码开发，保障业务需求高质量交付； 2、参与大模型和Agent相关技术研发，包括意图理解、记忆机制、工具调用、任务规划、多智能体协同等关键模块； 3、推动AI能力在财税业务场景中的深度集成与创新应用，确保系统高性能、高可用与可扩展。 1、4年以上后端开发经验，精通Java/Python，熟悉分布式系统设计与大数据处理，全栈可加分；…
1、多环境构象采样：水相与膜相两套环境增强采样，输出带权重构象集合 2、构象集是变色龙指数唯一输入来源，需稳定可信持续供应 3、分子动力学与自由能计算，必要时引入ML力场提升采样效率 4、与成药性建模组对接，把高维构象/采样轨迹整理成模型可用特征 【硬性】 1、大环/环肽增强采样经验为硬门槛(副本交换/元动力学/加速采样等)且能判断采样收敛 2、只跑过蛋白平衡态MD的通用背景接不了增强采样与膜环境建模 【核心技能】…
1. 负责企业级办公Agent 技能市场产品/平台能力的设计和研发，包括前台产品能力、运营中心、开放对接能力等，打造企业办公易用/安全/统一的技能市场，加速AI在办公场景的大规模应用。 2. 参与搜索/意图识别等相关能力的设计和研发，涉及企业内部海量知识的接入/加工、搜索在/离线能力的建设（索引构建、意图识别、粗排/精排等），建设企业办公统一的搜索能力，同时结合技能市场的消费需要，提供高质量的findskill能力。 1.…
1、环肽四头建模与训练：膜渗透/变色龙指数/蛋白酶稳定/合成可行性 2、变色龙指数为自研头，与物理建模组对接，将增强采样构象集转化为可训特征/标签 3、与B线ADME/化学专家协同，把湿实验反馈转为特征工程与标签修正 4、每头做可解释性验证，明确判对/判错依据并反馈设计侧 5、将分子动力学输出的构象集合转化为模型可用特征与标签 1、须具备大环/环肽构象热力学或膜输运背景 2、有药物/多肽相关数据建模基础 【核心技能】…
1、线肽四头建模与训练：白蛋白亲和/受体活性保留/纤维化风险/寡聚倾向 2、与环肽研究员联合Pareto优化，输出兼顾多目标的候选前沿 3、与B线对接线肽脂质化/聚集数据转成标签并校准 4、对线肽特有风险(纤维化/寡聚)做可解释性分析反向指导序列设计 1、具备蛋白/肽聚集与淀粉样动力学或软物质/胶体物理建模背景 2、有药物/多肽相关数据建模基础 【核心技能】 1、纤维化/寡聚建模方法：统计打分还是动力学先验…
业务丰富，技术领先高德打车算法团队深度赋能打车业务全链路，涵盖 用户增长、风控、服务管控、路线与上下车点推荐、ETA 预估、智能客服 等核心场景。多样化的业务挑战为算法创新提供了广阔的发挥空间，团队已在 AI 顶级会议发表成果。 持续成长，共享共进团队每周固定进行技术分享，氛围开放、互助友好；除了解答算法与工程难题，资深同事还会分享项目经验，并传授业务理解与问题解决的方法论，助你快速成长。…
我们关注大模型后训练系统，为提升智能体能力上限、AIGC应用提供算力基座，加入我们迎接以下挑战： 1. 支持百亿～万亿规模的稠密 / MoE大模型的强化学习训练，实现多种对齐算法，增强大模型对齐人类模态、数学、代码、推理等方面的能力 2. 极致的通过5D并行训练、推理加速、训推一体复用等技术，与前沿的强化学习算法团队和阿里硬件团队进行协同设计，在前沿异构系统上实现高效的大规模（千卡以上）强化学习训练 3.…
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