快手大语言模型-【AI智能交互助手】
任职要求
1、硕士及以上学历； 2、对用户意图理解、RAG、Function Calling、多模态视频理解、多轮对话、拟人回复、搜索推荐、智能问答、知识图谱等技术有深入实践经验者优先； 3、发表过NLP、Dat…
工作职责
1、负责AI小快智能助理机器人的研究和开发； 2、优化基础模型，并采用RAG、Agent等大模型衍生框架，来提升相关业务指标； 3、持续跟进并深入调研大模型前沿技术、开源方案，跟踪业内大模型领域的最新进展并推进相关研究，探寻将最新技术应用到AI小快的可能性。
1、深度理解小微企业的金融需求、经营痛点及风险特征，结合AI技术发展趋势，设计并优化AI智能客户经理。 2、设计并定义多模态（语音、文本、图像、乃至视频）的自然交互体验，确保其亲切、专业、高效，并能精准理解客户意图；主导构建客户全景视图，打通“需求识别 -> 经营分析 -> 风险洞察 -> 服务匹配”的完整产品闭环。 3、与AI算法、工程研发团队紧密合作，进行技术可行性评估，主导模型能力（如NLP、ASR、意图识别、风险预测模型）的需求定义、效果验收和持续迭代优化。
1、数据底座平台开发： 参与企业级数据中台/数据湖管理平台的后端开发（涵盖数据资产管理、数据质量监控、元数据管理等模块）； 基于 Spring Boot/Cloud 构建高性能的数据服务API，实现数据资产的快速发布与共享； 负责数据处理任务（ETL）的调度与监控逻辑实现，保障数据流转的稳定性； 2、AI智能体（Data Agent）研发： 参与 Text-to-SQL（自然语言转SQL）智能体的开发与调优，让业务人员通过对话即可查询数据库； 基于 RAG（检索增强生成） 技术，开发企业内部知识库问答助手，辅助数据治理与指标解释； 利用 Java 对接大模型接口（OpenAI/通义千问等），封装通用的AI服务组件； 3、系统集成与优化： 负责平台与大数据组件（Hive, Spark, Flink, Kafka等）的交互接口开发； 参与系统性能调优，解决高并发下的数据查询延迟问题。
1. 设计与开发基于LLM的智能体系统架构，实现复杂任务规划、工具调用、记忆存储等核心功能 2. 构建多智能体协作框架，探索Agent间的通信协议与协同决策机制 3. 集成外部工具API（搜索引擎/数据库/专业软件），扩展Agent能力边界 4. 优化Agent的实时交互能力，包括对话流畅性、任务分解准确性、异常处理鲁棒性 5. 开发Agent评估体系，设计自动化测试场景与量化评估指标 6. 研究Agent持续学习机制，实现长期记忆存储与经验复用
关于我们 我们是阿里巴巴国际数字商业集团-阿里巴巴国际站-Accio算法团队。阿里巴巴国际站是全球最大的跨境B2B数字化贸易平台。 我们团队一直追求极致的技术创新 (每年都有多篇顶会paper)，从Bert到T5，多次推动业务跨越式发展。去年自研LLM完整技术栈，成功驱动生意助手大规模商业化落地。今年正在全力打造全球首个B2B AI Sourcing Agent，自研Agent框架和全新AI Search系统，目前已成功全球发布，迈向更广阔的未来。 职责描述： 1. 负责跨境电商垂直多语言多模态大模型的研发，包括SFT到RLHF的LLM全链路post-training技术建设。 2. 负责AI Native专项能力建设，包括但不限于NL2SQL, RAG System, Agent System, Function Call, Workflow Reasoning等。 3. 负责跨境电商AI创新业务落地，包括但不限于用最前沿的RAG/Agent技术，重构B2B Sourcing的全新交互体验。 4. 负责LLM的前沿技术探索，持续迭代自研模型能力，支撑AI Native产品落地。