阿里巴巴AI Business-AI应用全栈工程师-杭州

1. 负责AI Business AI2C 创新小组相关产品的前端架构设计及研发，保障系统的安全、可扩展以及质量和性能，参与创新产品构思，与PD、UED、后端工程师协作，完成设计交互实现、数据交互、动态信息展现等； 2. 关注用户体验，与合作方一起不断改进产品的易用性；运用AI能力重塑产品形态与开发效率，提升用户体验； 3. 研究和探索创新的开发思路和新的前端技术，结合业务特点创新应用AI技术，解决前端团队开发过程中面临的各类问题，提升个人和团队的开发效能

1. 负责 AI 平台与商业化项目的前端开发，为用户提供丝滑的前端交互体验 2. 理解业务，基于业务设计技术方案，与合作方一起打磨项目，具备创业热情 3. 参与技术建设，包括工程、工具、组件库等，提升团队研发效能与技术影响力 4. 研究前沿技术，关注行业趋势，探索新的技术落地场景

阿里国际内部集大模型研究及智能化前沿产品研发于一体的AI部门；自研面向跨境商贸增强的多语言大模型-Marco和多模态大模型-Ovis，依托全球化的AI基础设施和算力资源，帮助AliExpress、Lazada、阿里巴巴国际站、Trendyol、Daraz 等平台全面革新跨境电商全链路的经营体验和商业效率；目前已服务超50万商家，平均日调用量已突破10亿次，覆盖营销、客户服务、商品发布、设计、合规等60+应用场景；正在基于自研的大模型与工程技术，打造新一代的智能体（Agent）和智能引擎（Deep Research）产品，持续致力于让全球商业没有语言障碍，用智能帮助跨境贸易更加简单。 该职位负责构建高性能、可扩展的搜索引擎工程架构，优化搜索效果，支持多模态搜索能力，打造行业领先的搜索产品； 工作职责 1、负责搜索引擎相关系统研发，打造高性能、低成本、多场景的搜索产品 2、设计并实现搜索系统分布式架构，确保系统的高可用性、高性能和可扩展性 3、构建支持多模态（文本、图像、视频）检索的搜索系统架构，推动多模态搜索能力落地 4、负责搜索服务端的开发工作，优化索引构建、查询处理等核心环节 5、与算法团队紧密协作，将搜索算法能力高效集成到工程系统中，实现搜索效果持续优化 6、构建搜索效果评估体系，设计A/B测试框架，通过数据驱动方式持续提升搜索质量 7、保障搜索系统的稳定性与性能，解决高并发、大规模数据处理等工程挑战，支撑复杂业务场景

关于我们： 我们是一支全球化、多元化、专业化的数据先锋团队，以技术为引擎，以数据为纽带，驱动全球20亿消费者与数千万商家的数字化商业生态。立足中国，服务全球，每天处理覆盖东南亚、欧洲、美洲等多时区的跨境数据洪流，在多语言、多文化、多法规的复杂场景中，打造“数据&AI技术驱动业务”的全球化数据中台。 团队致力于构建全新的满足安全合规的国际化大数据架构体系；统一的用户/商品/商家资产体系建设，含统一的DMP和选品平台；面向海外商家数据服务的生意参谋及数据银行支撑业务全链路数据驱动闭环，打造从站外竞对机会发现到商品供给和用户增长的数据智能服务Agent平台。我们秉承简单开放、创新能力、匠心精神的团队文化； 职位描述 Job Description 1. 深入理解行业业务逻辑与用户生命周期，通过用户行为分析、消费心理建模、多源数据融合，诊断业务增长瓶颈，设计可落地的用户价值提升策略（如会员分层运营、场景化精准触达、流失用户挽回等）。 2. 主导端到端增长项目：独立完成从业务需求拆解->实验设计->用户特征工程->预测模型开发（如客户分群/LTV/传播裂变因子挖掘）->策略效果归因的全流程。 3. 搭建业务分析框架：结合行业特性（如电商高频转化、内容平台沉浸度驱动、金融行业信用风险维度），设计可解释的用户标签体系与归因模型，输出用户洞察报告指导产品迭代与运营策略。 4. 与搜索推荐、产品、运营团队紧密协作，推动增长实验、A/B测试落地，结合AI模型结果，持续优化产品与内容分发策略。 5. 支撑用户增长策略的算法能力沉淀与平台化建设，推动AI在个性化推荐、多模态建模、用户行为预测等方向的深度应用。 1. Drive business growth strategies through deep user analytics and lifecycle value modeling, focusing on solving real-world problems like member tier operation, scenario-based engagement, and churn recovery. 2. Own full-cycle projects from business diagnosis to deployment: 3. Develop industry-specific frameworks: Design interpretable user tagging systems and attribution models tailored to sector characteristics (e-commerce conversion loops, content engagement drivers, etc.) 4. Collaborate closely with Search & Recommendation, Product, and Operations teams to run growth experiments and optimize strategies based on AI insights. 5.Contribute to platform-level capability building for scalable, AI-powered growth solutions across personalization, multi-modal modeling, and user behavior prediction.