阿里巴巴(中国)网络技术有限公司

职位描述
【职位描述】
负责猫超自营业务搜索推荐的AI系统的构建和优化，包括私域搜索、私域推荐、主搜公域运营。
工作内容如下：
● 负责电商核心场景（商家/商品/用户运营）的AI应用系统化构建与优化，将AI转化为业务增长引擎；
● 主导AI应用全生命周期演进，涵盖数据飞轮构建、自动化评测体系、强化学习（RL）及Agent/RAG架构设计；
● 探索多模态感知、UI自动化及AI Coding等前沿技术，解决复杂商业系统中的落地应用问题，构建自我演进的智能经济体。

职位要求
【职位要求】
● 学历学术背景，计算机/人工智能/数学等相关专业硕士及以上学历，在
ACL/EMNLP/NAACL/NeurIPS/ICML/ICLR等顶级会议上发表论文者优先
● AI应用构建能力，掌握主流AI协议(MCP、Skills等)、记忆系统(Memory)、知识库库((RAG)，独立开
发过具备一定影响力AI应用者优先
● 模型理解与优化，熟悉Transformer和主流LLM模型架构，具备模型后训练优化(SFT/DPO/RL)能力，
拥有AgenticRL训练实操经验者优先
● Al-Native代码能力，如臂使指的掌握至少一门编程语言，熟练驾驭AICoding工具，能够通过Vibe
Coding快速构建项目原型，有实际AlCoding项目落地经验者优先
● 工程与系统素养，熟练掌握Git、命令行等研发工具，了解分布式系统、数据库、计算机组成，具备大
规模数据处理能力者优先
● 极客精神：对新技术有近乎本能的渴望，能够独立阅读论文/技术报告等并快速复现，快速主动尝试落
地先进开源项目，对主流AI开源项目有贡献者优先。


其他信息
【为什么选择我们】
技术纵深：直面千亿级流量洪峰，挑战毫秒级响应、万级QPS的极致架构设计
业务价值：你的代码直接决定猫超商品在搜推战场中的“黄金展位”，日均影响数千万GMV
成长加速：由阿里P8+架构师亲自带教，参与双11/618等万亿级项目实战；开放内部技术大学（ATA）全体系课程，覆盖云原生/AI工程化等前沿方向；快速接触集团核心中间件与中台能力。
团队氛围：良好的团队氛围，帮助你快速适应职场环境，快乐工作，认真生活。
【我们承诺】
薪酬福利：行业顶尖薪资+绩效奖金，入职即享阿里全系福利
培养体系：定制化新人培养计划+技术大牛1v1导师，半年内独立负责核心模块
发展空间：技术/管理双通道晋升，优秀者可参与阿里星计划（集团顶尖人才项目）
团队氛围：扁平化管理，Geek 文化浓厚。不仅有代码，还有团建、聚餐，帮助你快速适应职场，快乐工作，认真生活。

● 电商场景 AI 应用开发
职位描述：
在生成式 AI 不再只是工具，而正在成为基础设施的时代，我们正在把智能直接嵌入真实世界最复杂的商业系统。这里不是实验室。这里是亿级用户、千万商家、百亿商品、极端流量、真实经济行为交织的超级系统。我们的典型AI应用场景包括但不限于：
● 商家运营智能化： 构建具备“理解—决策—执行”能力的电商运营AI Agent，覆盖千万级商家，让AI真正参与经营链路，而非停留在建议层面。
● 商品运营智能化： 面向百亿级商品资产，打造AI驱动的商品理解与运营系统，实现人力无法实现的精细化商品运营
● 用户理解与精准导购： 基于真实行为数据，构建具备长期记忆与行为建模能力的 AI 导购系统，实现跨场景长周期的连续用户理解
● 店铺AI经营托管： 将复杂运营策略与数据分析能力抽象为可规模复制的智能托管系统，降低经营门槛，释放生产力。
● AI Coding驱动的需求交付： 在人类工程师与大模型协同的范式下，加速真实复杂业务系统的设计与实现，探索下一代工程生产力形态。
● AI智能运维： 在双十一等极端流量场景中，构建智能调度、异常诊断与自优化系统，让 AI 参与真实生产环境的核心决策。
围绕真实电商核心场景，参与AI应用的系统化构建与优化，把AI变为业务增长引擎，具体工作包括：
● AI应用全生命周期演进： 深度参与业务问题建模、应用架构设计、上下文工程、训练数据构建、自动化评估体系、模型后训练优化等
● 数据飞轮构建： 打造高质量数据生产链路，探索合成数据（Synthetic Data）与高效蒸馏技术方案，跑通“业务-模型-反馈”迭代闭环
● 评测体系构建： 面向业务目标，设计完备的AI应用效果评估体系，构建自动化评估框架，建立离线评估与在线业务指标联动的量化评估能力
● 强化学习与奖励机制设计： 构建可工程化的Reward体系与RL训练环境，提升模型在垂直业务场景中的可控性与泛化能力
● AI外部能力体系搭建： 实现AI应用所需的知识库（RAG）、长短期记忆系统（Memory）、工具调用、多Agent协作框架等
● 多模态AI应用开发： 构建AI应用的多模态感知与推理能力，解决在UI自动化、视觉理解与审核、多模态会话等场景的落地应用问题

职位要求：
● 学历学术背景，计算机/人工智能/数学等相关专业硕士及以上学历，在ACL/EMNLP/NAACL/NeurIPS/ICML/ICLR等顶级会议上发表论文者优先
● AI应用构建能力，掌握主流AI协议（MCP、Skills等）、记忆系统（Memory）、知识库（RAG），独立开发过具备一定影响力AI应用者优先
● 模型理解与优化，熟悉Transformer和主流LLM模型架构，具备模型后训练优化（SFT/DPO/RL）能力，拥有Agentic RL训练实操经验者优先
● AI-Native代码能力，如臂使指的掌握至少一门编程语言，熟练驾驭AI Coding工具，能够通过Vibe Coding快速构建项目原型，有实际AI Coding项目落地经验者优先
● 工程与系统素养，熟练掌握Git、命令行等研发工具，了解分布式系统、数据库、计算机组成，具备大规模数据处理能力者优先
● 极客精神：对新技术有近乎本能的渴望，能够独立阅读论文/技术报告等并快速复现，快速主动尝试落地先进开源项目，对主流AI开源项目有贡献者优先。

职位描述
该岗位适合希望从事以下工作的候选人投递：
● 希望从事AI应用构建与模型优化工作的候选人
● 希望从事AI应用数据构建与自动化评测工作的候选人
● 希望从事多模态AI应用构建与算法优化工作的候选人

围绕真实业务核心场景，参与AI应用的系统化构建与优化，把AI变为业务增长引擎，具体职责包括以下相关方向的一项或多项：
1、AI应用全生命周期演进：深度参与业务问题建模、应用架构设计、上下文工程、训练数据构建、自动化评估体系、模型后训练优化等；
2、数据飞轮构建：打造高质量数据生产链路，探索合成数据（Synthetic Data）与高效蒸馏技术方案，跑通“业务-模型-反馈”迭代闭环；
3、评测体系构建：面向业务目标，设计完备的AI应用效果评估体系，构建自动化评估框架，建立离线评估与在线业务指标联动的量化评估能力；
4、强化学习与奖励机制设计：构建可工程化的Reward体系与RL训练环境，提升模型在垂直业务场景中的可控性与泛化能力；
5、AI外部能力体系搭建：实现AI应用所需的知识库（RAG）、长短期记忆系统（Memory）、工具调用、多Agent协作框架等；
6、多模态AI应用开发：构建AI应用的多模态感知与推理能力，解决在UI自动化、视觉理解与审核、多模态会话等场景的落地应用问题。
职位要求
1、专业要求：计算机、数学、统计学等相关专业硕士/博士优先，优秀本科生不受限制；
2、模型理解与优化：深入理解Transformer和主流LLM模型架构演进原理，对后训练算法有实操经验和深刻认知，拥有Agentic RL训练实操经验者优先；
3、AI应用构建能力：掌握主流AI协议（MCP、Skills等）、记忆系统（Memory）、知识库（RAG），独立开发过具备一定影响力AI应用者优先；
4、代码与工程能力：较强Python编程能力，熟练掌握Pytorch，了解大模型训练与推理框架（Megatron-LM、vLLM、DeepSpeed等），能高效处理分布式环境下的工程问题；
5、数据构建能力：有很强的Data-centric AI的意识，精通后训练所需高质量数据挖掘与构造，具备合成数据（Synthetic Data）与动作轨迹（Trajectory）构建实操经验者优先；
6、评测能力：拒绝盲目调参，能针对Agent任务设计科学的评测体系（LLM-as-a-Judge），能基于评测结果精准分析和定位问题，具备复杂多步任务的量化评估能力者优先；
7、对新技术有近乎本能的渴望，能够独立阅读论文/技术报告等并快速复现，快速主动尝试落地先进开源项目，对主流AI开源项目有贡献者优先。

【加分项】：
1、在AI顶会（ACL/EMNLP/ICLR/NeurIPS/ICML等）发表大模型评测、数据合成、Agent、RL相关一作或共一论文；
2、知名大模型评测框架或高质量开源数据核心贡献者；
3、极强的数学功底和逻辑分析能力，对高质量数据和评测有端到端闭环经验。
工作地点
杭州

职位描述
该岗位适合希望从事以下工作的候选人投递：
● 希望从事AI应用构建与模型优化工作的候选人
● 希望从事AI应用数据构建与自动化评测工作的候选人
● 希望从事多模态AI应用构建与算法优化工作的候选人

围绕真实业务核心场景，参与AI应用的系统化构建与优化，把AI变为业务增长引擎，具体职责包括以下相关方向的一项或多项：
1、AI应用全生命周期演进：深度参与业务问题建模、应用架构设计、上下文工程、训练数据构建、自动化评估体系、模型后训练优化等；
2、数据飞轮构建：打造高质量数据生产链路，探索合成数据（Synthetic Data）与高效蒸馏技术方案，跑通“业务-模型-反馈”迭代闭环；
3、评测体系构建：面向业务目标，设计完备的AI应用效果评估体系，构建自动化评估框架，建立离线评估与在线业务指标联动的量化评估能力；
4、强化学习与奖励机制设计：构建可工程化的Reward体系与RL训练环境，提升模型在垂直业务场景中的可控性与泛化能力；
5、AI外部能力体系搭建：实现AI应用所需的知识库（RAG）、长短期记忆系统（Memory）、工具调用、多Agent协作框架等；
6、多模态AI应用开发：构建AI应用的多模态感知与推理能力，解决在UI自动化、视觉理解与审核、多模态会话等场景的落地应用问题。
职位要求
1、专业要求：计算机、数学、统计学等相关专业硕士/博士优先，优秀本科生不受限制；
2、模型理解与优化：深入理解Transformer和主流LLM模型架构演进原理，对后训练算法有实操经验和深刻认知，拥有Agentic RL训练实操经验者优先；
3、AI应用构建能力：掌握主流AI协议（MCP、Skills等）、记忆系统（Memory）、知识库（RAG），独立开发过具备一定影响力AI应用者优先；
4、代码与工程能力：较强Python编程能力，熟练掌握Pytorch，了解大模型训练与推理框架（Megatron-LM、vLLM、DeepSpeed等），能高效处理分布式环境下的工程问题；
5、数据构建能力：有很强的Data-centric AI的意识，精通后训练所需高质量数据挖掘与构造，具备合成数据（Synthetic Data）与动作轨迹（Trajectory）构建实操经验者优先；
6、评测能力：拒绝盲目调参，能针对Agent任务设计科学的评测体系（LLM-as-a-Judge），能基于评测结果精准分析和定位问题，具备复杂多步任务的量化评估能力者优先；
7、对新技术有近乎本能的渴望，能够独立阅读论文/技术报告等并快速复现，快速主动尝试落地先进开源项目，对主流AI开源项目有贡献者优先。

【加分项】：
1、在AI顶会（ACL/EMNLP/ICLR/NeurIPS/ICML等）发表大模型评测、数据合成、Agent、RL相关一作或共一论文；
2、知名大模型评测框架或高质量开源数据核心贡献者；
3、极强的数学功底和逻辑分析能力，对高质量数据和评测有端到端闭环经验。
工作地点
杭州

团队介绍
AIDC CIO 团队聚焦阿里国际企业内部经营链路的 AI 智能化升级，业务涵盖企业财务、税务、法务、生态用工管理及IT Infra等领域，支撑AIDC全球业务稳健运行，我们重点投入企业经营智能化 Enterprise Agent 技术研发，驱动财税法，IT等链路的AI智能化重构，在这里，你将直面全球化企业经营中最具挑战的业务复杂度，通过 AI Agent 与平台化技术重塑合规与效能。置身于最真实的“企业级AI”落地前沿，在解决全球化命题的过程中，实现技术实力与全局视野的快速迭代。
主要工作内容
智能财税：构建企业级财务AI Agent能力，聚焦智能财税处理、合规风险管控、复杂决策辅助及业务流程自动化核心能力，驱动财税法经营链路与AI深度重构，打造业界领先的财务AI能力。
企业服务：构建全链路企业服务 Agent 矩阵，围绕法务流程自动化、AI 辅助审核起草、RAG 智能咨询及生态用工效能评估，驱动专业服务效能跃迁与合规风险闭环，定义全球化经营下的数智化服务标准。
AI智能办公：构建一体化的AI工作台，围绕 RAG 企业知识问答、多模型通用助手、集成Action Agent的办事Skills及 AI 运营平台四大核心能力，驱动全员 AI办公渗透，重塑全球化协同办公新范式。
岗位要求
1. 计算机相关专业，具备扎实的 Java 基础与代码素养，熟悉 Spring Boot、微服务及主流数据库技术。
2. 理解Agent架构原理（如 ReAct、CoT、Memory 机制）及 RAG 检索优化经验，熟悉主流Agent框架（如LangChain，google ADK等）。
3. 面对全球化企业复杂的经营逻辑，具备较强的逻辑梳理能力，善于将业务问题转化为技术模型。
4. 具备优秀的沟通能力与跨团队协作意识，能在全球化协同环境下高效推进项目落地。
5. 保持对 AI 原生应用的热情，拥有优秀的独立思考能力与反思总结习惯。

【AI应用研发工程师】

职位要求
1.基础条件：计算机、软件工程、人工智能等相关专业优先。
2.专业能力
● AI编程工具重度玩家：Cursor、Claude Code等AI编程工具重度或顶级玩家，具备极强的Prompt编写与调优能力，有过完整的项目级开发经验，理解如何让AI写出生产级代码。
● 大模型理解与掌握： 理解主流LLM的能力与局限，能够清晰拆解任务并通过LLM或确定性逻辑兜底实现；熟悉主流大模型的应用范式（Prompt Engineering、RAG、Agent、工具/函数调用、检索增强等）及主流Agent框架(如LangChain等)，具备大模型幻觉、Prompt注入等风险的工程化应对思路。
● 委托编排与人机协作： 具备任务拆解、分层与分布设计能力，能完成上下文供给与约束注入，处理多agent协作与冲突治理。
● 验证与交付工程： 掌握测试工程全链路（覆盖、回归、分层），具备根因分析与调试定位能力，熟悉CI、lint、静态分析等变更管理工具。
● 工程与系统素养：能至少在一种主流编程语言（如 Java / Python / JS 等）上有深度的实践经验，掌握常见工程实践并具备优秀的Coding 能力，能够根据场景灵活选型并快速上手。
3.能力特质
● 学习力：对AI有热情、对前沿技术与产品好奇，对未知开放，能举一反三。
● 动手能力：积极主动体验市场中先进的模型和产品，独立阅读论文/技术报告等并快速复现，快速主动尝试落地先进开源项目。
● 技术审美：对新技术有近乎本能的渴望，追求简洁、可维护、可扩展方案；在模型/框架/工具选型上保持高信噪比决策。

【加分项】
1.有AI应用或Agent实际落地经验：包括不限于RAG系统、多智能体编排、结合MCP、Skill等的Agent项目，有可展示的项目/实习成果者优先。
2.开源贡献或技术影响力：在Github上有高质量AI项目、技术博客或社区影响力。
3.对AI Infra有基本理解：了解vLLM、Ollama等推理框架原理，理解延迟优化、KV cache优化、流式输出等工程全景视角。
4.在 CV（计算机视觉）或 NLP（自然语言处理）方向有扎实的理论基础，有实际业务场景模型训练(SFT、RL)等经验的优先。

面向2017届应届生
网商贷借还款链路后端开发
熟悉Java Spring 以及微服务框架
有AI 编码或者Agent 方面经验优先

1.基础条件
● 计算机、软件工程、人工智能等相关专业优先。

2.专业能力
● AI编程工具重度玩家：Cursor、Claude code等AI编程工具重度或顶级玩家，具备极强的Prompt编写与调优能力，有过完整的项目级开发经验，理解如何让AI写出生产级代码。
● 大模型能力理解与掌握：理解主流LLM的能力与局限，能够清晰拆解任务并通过LLM或确定性逻辑兜底实现；熟悉主流大模型的应用范式(Context Engineering、Prompt Engineering、Agent、工具/函数调用等等)及主流Agent框架(如LangChain等)，具备大模型幻觉、Prompt注入等风险的工程化应对思路。
● 扎实的代码和工程能力：具备扎实的计算机基础知识，深入理解数据结构、算法、网络和操作系统等相关知识，能至少在一种主流编程语言（如 Java / Python / JS 等）上有深度的实践经验，掌握常见工程实践并具备优秀的Coding 能力，能够根据场景灵活选型并快速上手。

3.能力特质
● 学习能力： 具备快速啃透前沿论文（Paper）的能力，并能将理论知识转化为工程代码。
● 开放性与动手能力： 拒绝纸上谈兵，有自己独立完成的小项目（开源项目或个人 Demo），展现极客精神。
● 好奇心与想象力： 面对未知事物有独特的想法，具备敏锐的问题定义能力和坚韧的解决问题能力。
● 审美追求： 技术亦有审美，鼓励你提出能提出打动人心、简洁优雅的好想法。
● 高能动性： 具备强烈的自驱力，能够主动探索边界，而不是等待被分配任务。

加分项
● 有AI应用或Agent实际落地经验：包括不限于RAG系统、多智能体编排、结合MCP、Skill等的Agent项目，有可展示的项目/实习成果者优先。
● 开源贡献或技术影响力：在Github上有高质量AI项目、技术博客或社区影响力。
● 对AI Infra有基本理解：了解vLLM、Ollama等推理框架原理，理解延迟优化、KV cache优化、流式输出等工程全局视角。
● 在 CV（计算机视觉）或 NLP（自然语言处理）方向有扎实的理论基础，有实际业务场景模型训练(SFT、RL)等经验的优先。

1. 参与大模型在核心业务场景中的算法创新与应用，提升模型效果与用户体验；
2. 通过分布式训练、模型压缩、低延迟推理等技术，面向工业级应用完成千亿级参数大模型的高效训练与部署；
3. 尝试生成式AI、多智能体协作等前沿方向，推动AI技术在各类核心业务领域的创新应用；
4. 数亿用户、百亿级行为数据的挑战，落地大模型应用；参与顶级核心业务场景的算法优化，见证大模型技术驱动商业增长的完整链路。

岗位jd：
AI应用研发工程师
职位描述：
聚焦核心业务场景，利用Agent等前沿技术推动AI落地。你将参与从需求洞察到系统构建的全流程，通过研发智能应用与工具，提升业务效率与效果，实现技术驱动业务增长的完整闭环，推动智能规模化演进，实现技术价值转化。
具体职责包括以下相关方向的一项或多项：
1.需求理解与归因：
● 深入业务场景，利用数据挖掘与特征分析完成现象归因；精准识别高价值问题，将模糊的业务痛点转化为明确的 AI 解决目标。
2.架构设计：
● 面向具体业务需求，设计 AI 原生系统架构；参与 Agent 系统核心模块的规划，包括记忆管理、推理策略与工具编排，兼顾架构的灵活性、可扩展性与工程可落地性。
3.知识与环境构建：
● 搭建AI与现有业务系统的交互环境，涵盖 API 接入、RAG 知识库构建、记忆方案设计；持续优化召回质量与上下文注入策略，为模型提供准确、及时的执行环境与知识支撑。
4.核心能力实现：
● 负责Agent关键模块的工程落地，实现意图识别、任务拆解与反思纠错闭环；封装标准化SDK/API服务，构建Agent观测体系，实现全链路追踪与多维归因分析。
5.系统迭代与演进：
● 建立搭建自动化评测与回测机制，通过调优与Case分析不断收敛效果与性能提升的最优路径；沉淀方法论与可复用组件，推动 AI 能力从单点验证走向规模化落地。
6.性能优化：
● 优化高并发场景下的系统性能，通过异步处理与降级策略保障稳定性，通过低侵入性观测手段保障系统的长期稳定运行。

职位要求：
1.基础条件
● 计算机、软件工程、人工智能等相关专业优先。
2.专业能力
● AI编程工具重度玩家：Cursor、Claude code等AI编程工具重度或顶级玩家，具备极强的Prompt编写与调优能力，有过完整的项目级开发经验，理解如何让AI写出生产级代码。
● 大模型能力理解与掌握：理解主流LLM的能力与局限，能够清晰拆解任务并通过LLM或确定性逻辑兜底实现；熟悉主流大模型的应用范式(Context Engineering、Prompt Engineering、Agent、工具/函数调用等等)及主流Agent框架(如LangChain等)，具备大模型幻觉、Prompt注入等风险的工程化应对思路。
● 扎实的代码和工程能力：具备扎实的计算机基础知识，深入理解数据结构、算法、网络和操作系统等相关知识，能至少在一种主流编程语言（如 Java / Python / JS 等）上有深度的实践经验，掌握常见工程实践并具备优秀的Coding 能力，能够根据场景灵活选型并快速上手。
3.能力特质
● 学习能力： 具备快速啃透前沿论文（Paper）的能力，并能将理论知识转化为工程代码。
● 开放性与动手能力： 拒绝纸上谈兵，有自己独立完成的小项目（开源项目或个人 Demo），展现极客精神。
● 好奇心与想象力： 面对未知事物有独特的想法，具备敏锐的问题定义能力和坚韧的解决问题能力。
● 审美追求： 技术亦有审美，鼓励你提出能提出打动人心、简洁优雅的好想法。
● 高能动性： 具备强烈的自驱力，能够主动探索边界，而不是等待被分配任务。

加分项：
● 有AI应用或Agent实际落地经验：包括不限于RAG系统、多智能体编排、结合MCP、Skill等的Agent项目，有可展示的项目/实习成果者优先。
● 开源贡献或技术影响力：在Github上有高质量AI项目、技术博客或社区影响力。
● 对AI Infra有基本理解：了解vLLM、Ollama等推理框架原理，理解延迟优化、KV cache优化、流式输出等工程全局视角。
● 在 CV（计算机视觉）或 NLP（自然语言处理）方向有扎实的理论基础，有实际业务场景模型训练(SFT、RL)等经验的优先。

职位描述
聚焦核心业务场景，利用Agent等前沿技术推动AI落地。你将参与从需求洞察到系统构建的全流程，通过研发智能应用与工具，提升业务效率与效果，实现技术驱动业务增长的完整闭环，推动智能规模化演进，实现技术价值转化。

具体职责包括以下相关方向的一项或多项：
1.需求理解与归因：
● 深入业务场景，利用数据挖掘与特征分析完成现象归因；精准识别高价值问题，将模糊的业务痛点转化为明确的 AI 解决目标。
2.架构设计：
● 面向具体业务需求，设计 AI 原生系统架构；参与 Agent 系统核心模块的规划，包括记忆管理、推理策略与工具编排，兼顾架构的灵活性、可扩展性与工程可落地性。
3.知识与环境构建：
● 搭建AI与现有业务系统的交互环境，涵盖 API 接入、RAG 知识库构建、记忆方案设计；持续优化召回质量与上下文注入策略，为模型提供准确、及时的执行环境与知识支撑。
4.核心能力实现：
● 负责Agent关键模块的工程落地，实现意图识别、任务拆解与反思纠错闭环；封装标准化SDK/API服务，构建Agent观测体系，实现全链路追踪与多维归因分析。
5.系统迭代与演进：
● 建立搭建自动化评测与回测机制，通过调优与Case分析不断收敛效果与性能提升的最优路径；沉淀方法论与可复用组件，推动 AI 能力从单点验证走向规模化落地。
6.性能优化：
● 优化高并发场景下的系统性能，通过异步处理与降级策略保障稳定性，通过低侵入性观测手段保障系统的长期稳定运行。
职位要求
1.基础条件
● 计算机、软件工程、人工智能等相关专业优先。

2.专业能力
● AI编程工具重度玩家：Cursor、Claude code等AI编程工具重度或顶级玩家，具备极强的Prompt编写与调优能力，有过完整的项目级开发经验，理解如何让AI写出生产级代码。
● 大模型能力理解与掌握：理解主流LLM的能力与局限，能够清晰拆解任务并通过LLM或确定性逻辑兜底实现；熟悉主流大模型的应用范式(Context Engineering、Prompt Engineering、Agent、工具/函数调用等等)及主流Agent框架(如LangChain等)，具备大模型幻觉、Prompt注入等风险的工程化应对思路。
● 扎实的代码和工程能力：具备扎实的计算机基础知识，深入理解数据结构、算法、网络和操作系统等相关知识，能至少在一种主流编程语言（如 Java / Python / JS 等）上有深度的实践经验，掌握常见工程实践并具备优秀的Coding 能力，能够根据场景灵活选型并快速上手。

3.能力特质
● 学习能力： 具备快速啃透前沿论文（Paper）的能力，并能将理论知识转化为工程代码。
● 开放性与动手能力： 拒绝纸上谈兵，有自己独立完成的小项目（开源项目或个人 Demo），展现极客精神。
● 好奇心与想象力： 面对未知事物有独特的想法，具备敏锐的问题定义能力和坚韧的解决问题能力。
● 审美追求： 技术亦有审美，鼓励你提出能提出打动人心、简洁优雅的好想法。
● 高能动性： 具备强烈的自驱力，能够主动探索边界，而不是等待被分配任务。

加分项
● 有AI应用或Agent实际落地经验：包括不限于RAG系统、多智能体编排、结合MCP、Skill等的Agent项目，有可展示的项目/实习成果者优先。
● 开源贡献或技术影响力：在Github上有高质量AI项目、技术博客或社区影响力。
● 对AI Infra有基本理解：了解vLLM、Ollama等推理框架原理，理解延迟优化、KV cache优化、流式输出等工程全局视角。
● 在 CV（计算机视觉）或 NLP（自然语言处理）方向有扎实的理论基础，有实际业务场景模型训练(SFT、RL)等经验的优先。

我们是 淘天集团 -1688 -NEXT1688 -智能销服团队。作为阿里巴巴集团主要的赚钱业务，1688是全国最大的源头厂货直销平合，是阿里“四小龙”之一，也是阿里第一批战略级创新业务。我们团队致力于打造AI原生的ToB电商销售体系，通过LLM、Agent等技术重构销售作业模式。团队技术氛围浓厚，近两年发表多篇顶会Paper。

【 加入我们，你将获得】
• 业务价值落地：立足 1688 亿级 B 端生态，深耕「AI 数字人」与「垂域世界大模型」等业界前沿技术领域，并将其转化为真实的商业化营收。
• 技术深度跃迁：攻坚 LLM Agent、SFT/RL 训练及 RAG 前沿领域。携手顶尖大咖与高校实验室，攻克大模型落地难题，定义垂直行业新标准。
• 职业成长快车道：拒绝“螺丝钉”式开发。资深导师 1v1 领航，高转正率保障。让你在商业化核心战场主导架构演进，以高起点履历赋能职业生涯。

【职位描述】
• 核心算法与应用研发：负责 1688 B 类商业化销售全链路的技术研发，构建基于 AI 数字人 的智能作业系统，打造懂生意、能转化的超级销售助手。
• 大模型前沿技术落地：利用 LLM（大模型）、Agent（智能体）等技术，攻克垂直领域知识推理与决策难题，推动「1688 世界大模型」在销售场景的深度应用，提升商机转化效率。
• 下一代机制探索：推动 大模型可解释性推荐、LLM 原生销售策略、自我进化机制 等前沿学术探索走向工业落地，重新定义 B 端智能销售系统的未来形态。
• 系统架构设计：参与大规模工业级算法架构设计，研发支撑算法快速迭代的基础设施。

【招聘要求】
• 毕业时间在2027 年 3 月及以后毕业（27届）
• 本科以上学历，计算机、数学、统计学或其他相关专业背景
• 熟悉 LLM、RAG、Agentic RL 等常用算法，对Agent框架有深入理解与实践经验
• 具备优秀的工程实现能力，熟练掌握 C/C++、Java、Python 等至少一门编程语言
• 具备敏锐的数据洞察力与严密的逻辑分析能力，善于沟通协作，对技术充满热情，敢于突破创新
• 加分项：在 NeurIPS、ACL、EMNLP等国际顶级会议或期刊发表过论文者优先；有相关领域高水平竞赛获奖经历者优先。