Token Foundry-大模型算法工程师-千问文档智能

1. 负责千问文档AI模型的技术创新和研发，围绕文档识别解析、理解推理与创作生成，建设和升级Qwen-OCR、Qwen-Doc等模型能力；重点探索复杂版面、文字与表格识别、图片与图表解析、公式及层级结构还原、多页及超长文档理解、信息抽取与结果溯源等关键技术，持续提升模型效果、效率和泛化能力。

2. 负责文档智能Agent及数据—模型—评测闭环建设，开展文档领域数据挖掘与合成、全尺寸模型训练、SFT/RL、长程推理、Verifier/Rubric及自动化评测等算法研发；提升模型的指令遵循、事实一致性、复杂任务规划和自校验能力，推动文档AI从单点能力向端到端Agent演进。

3. 推动相关技术在千问模型与文档智能产品中落地，支撑ParseX文档识别解析、合同审核、PPT创作等产品方向，并服务千问办公、千问AI平台、千问App等业务场景，解决真实业务中的复杂文档问题，持续提升产品效果、服务稳定性和规模化调用效率。

1. 本科及以上学历，计算机科学、人工智能、机器学习、模式识别、数学等相关专业优先；具备扎实的机器学习、深度学习和大模型基础。

2. 对以下一个或多个方向有完整研究经历或工业界落地经验：多模态大模型、OCR与文档解析、文档理解与信息抽取、长上下文推理、Agent、文档生成、Verifier/Reward Model、大模型训练与对齐；有3年以上相关工作经验者优先。

3. 熟悉主流大模型训练和harness框架及大模型训练技术，具备数据构建、模型训练、评测分析、推理优化和服务落地的端到端实践能力；能够针对复杂版面、长尾数据和超长文档等问题设计系统性解决方案。

4. 具备独立思考和系统性研究能力，对技术与产品效果有较强的结果意识；敢于挑战现有范式，能够从真实业务问题出发完成算法定义、实验验证、工程实现和规模化落地。

5. 【加分项】在国际顶级会议或期刊，如ICLR、NeurIPS、ICML、ACL、CVPR、ICCV、ECCV等发表过论文；在OCR、文档智能或多模态相关竞赛中取得优秀成绩；拥有高影响力开源项目；具备大型模型训练、企业级文档产品或高并发在线服务经验。