Token Foundry-RL算法专家-Qwen

强化学习（RL）是 Qwen 系列基础模型持续演进的重要技术方向，被广泛应用于提升模型在复杂任务中的推理、规划、编码、工具调用与长程决策能力。我们持续探索 RL 在长程代码任务、视觉交互、真实环境执行、数学与代码竞赛等场景中的应用，推动模型在复杂开放任务中的自主性与执行表现。欢迎对大模型与强化学习方向有经验和热情的同学加入。 工作内容包括： 1. 研究 PPO、GRPO 等强化学习算法，提升训推分离场景下大规模 RL 训练的稳定性与效率；探索 RL scaling law、长程训练、多任务融合与系统优化等方向，提升模型持续训练收益与泛化能力。 2. 优化端到端 Agentic RL 链路，提升算法与系统整体效率，增强 agent 在推理、长程规划、代码生成与工具调用等场景中的能力；结合 critic model 与过程奖励机制，对 agent 行为进行有效引导，提升 scaffold 泛化…… 完整岗位描述与官方投递入口,请登录后在岗位详情页查看。