阿里巴巴业务技术-Agent应用算法工程师-供给智能

1、主导基于大模型的AI Agent全生命周期研发，包括通用型及垂直领域AI Agent的应用架构设计、数据构建、模型训练与评测； 2、运用SFT、RL等Post-training训练方法，提升大模型在自主规划（Planning）、多步推理、RAG增强生成、工具调用、数据问答、文案生成等方面的能力； 3、构建Agent RL所需的环境、训练方法，设计合理的Reward Function和优化函数，激发模型在垂直领域内的泛化性，探索无/少人类专家样本依赖的Agent优化方案； 4、跟踪LLM与Agent领域的国际前沿技术动态，推动技术创新在业务场景中的落地应用，重点突破工具集成复杂推理、数据洞察、AI搜索、图像连续编辑、GUI Agent等方向的应用创新； 4、持续优化Agent算法与系统架构，构建端到端的智能体评测体系，开发自动化评估工具与多维评价指标，提升Agent系统性能与效率

1、主导基于大模型的AI Agent全生命周期研发，包括通用型及垂直领域AI Agent的应用架构设计、数据构建、模型训练与评测； 2、重点探索模型后训练数据质量评估和清洗Pipeline的体系化构建，构建高质量路径级（CoA）训练数据的自动化校验和清洗方案； 3、运用SFT、RL等Post-training训练方法，提升大模型在自主规划（Planning）、多步推理、RAG增强生成、工具调用、数据问答等方面的能力； 4、跟踪LLM与Agent领域的国际前沿技术动态，推动技术创新在业务场景中的落地应用，重点关注模型评测Benchmark、数据构建、Agent自动化评测等技术和应用方向； 5、结合AI基建产品构建起人机协同的Agent训练数据质量和规模的持续提升优化技术能力，为各垂类Agent构建起高质量的训练数据池。

1、搭建面向行业运营场景的AI应用，负责agent设计、业务模型抽象、工程开发等工作，促进运营方式更加智能化。 2、负责统一的智能运营平台建设，探索AI-Native的研发模式和应用形态，提升AI运营应用的研发效果和效率。 3、熟悉行业运营业务，通过技术驱动运营方式的变革，打造有影响力的AI应用产品。

1. 负责商业增值业务场景中大模型的技术落地，支持业务目标提升； 2. 负责大模型在智能助手、电销、IM等交互式对话场景中的应用，提升场景的自动化与智能化水平，改进商家的交互体验，提升广告供给； 3. 负责大模型在经营诊断分析、多模态创意生成等内容生成类场景中的应用，降低平台和商家的运营成本，提升运营效率； 4. 负责大型语言模型的微调、偏好对齐、知识增强等技术探索，积极跟进AIGC业内应用趋势，包括并不限于多模态、RLHF、Agent等方向； 5. 与其他团队密切合作，包括数据工程师、前后端工程师、产品经理等，实现高质量的产品和解决方案。