阿里巴巴阿里国际-AI Infra研发高级工程师-北京
任职要求
1. 扎实的计算机根基： 精通数据结构、设计模式、操作系统、网络编程、计算机体系结构等核心知识。 2. 卓越的工程能力： 精通Linux环境下C++/Java开发，熟练掌握Python等脚本语言。了解GPU架构，具备CUDA编程、Triton编程，熟悉TensorFlow/PyTorch等框架经…
工作职责
团队介绍： "阿里巴巴国际数字商业集团的智能技术团队，负责阿里巴巴旗下多个国际化电商平台的搜索、推荐、广告、用增等技术。团队致力于将最前沿的AI技术与国际化电商业务问题深度结合，为用户打造更好更智能化的网上购物体验，同时赋能百万商家实现更高效的经营。 选择加入我们意味着投身入于高速发展的国际化电商业务，一起打造最先进的AI技术以驱动全球电商业务发展。" 职位描述： 1. 打造行业领先的AI工程平台： 设计并构建支撑算法模型高效迭代的标准化平台体系（特征平台、训练平台、在线推理框架等），打通算法创新与业务验证的“任督二脉”，加速模型价值落地。 2. 攻坚大模型工程化挑战： 深入探索生成式AI（AIGC）技术在实际业务中的规模化落地，主导大模型训练、推理加速、性能优化等核心工程难题的解决。 3. 开拓AI创新应用的边界： 积极探索AI在搜索/推荐/广告（搜推广）等核心场景的颠覆性应用（如生成式召回、生成式排序、行为大模型），以及AI Agent技术在智能运维、资源优化、智能客服助手等领域的创新实践，为业务创造新价值。
作为钉钉悟空AI团队的Agent工程研发工程师，你将负责构建和优化支撑智能Agent应用落地的工程化平台。你需要深入理解大语言模型的能力边界，设计并实现从Agent框架、工具调用编排、记忆管理到多Agent协作的全链路基础设施，将前沿的Agent技术转化为稳定可靠的生产级能力，服务于钉钉亿级用户的智能化场景。 核心职责 ● 负责Agent运行时框架的设计与开发，包括任务规划、工具调用、状态管理、异常恢复等核心模块，保障复杂场景下的执行稳定性和可观测性； ● 设计和实现Agent工具生态体系，包括工具注册发现、参数自动填充、执行结果解析、权限控制等，降低新工具接入成本； ● 构建Agent记忆管理系统，支持短期上下文记忆、长期向量记忆、知识图谱记忆等多层次记忆能力，提升Agent的连续对话和问题解决能力； ● 开发多Agent协作引擎，实现Agent之间的任务分解、协同调度、结果聚合等机制，支撑复杂业务流程的自动化处理； ● 建立Agent评估与优化体系，包括执行成功率、响应延迟、Token消耗等核心指标的监控告警，以及基于用户反馈的持续优化闭环； ● 与产品和算法团队紧密协作，理解业务需求，将Prompt工程、思维链、ReAct等前沿技术转化为可复用的工程组件； ● 参与开源社区贡献，跟踪LangChain、LlamaIndex、AutoGen等主流Agent框架的技术演进，推动团队技术选型和架构升级。
负责阿里集团、阿里云战略级产品SLS研发，在日增数百PB级的超大规模实时数据之上，挑战从“经典可观测性”向“AI Native 基建”的跨越。通过实时采集、索引、存储、语义检索和分析等技术，实时处理每日数百PB海量数据，并针对AI应用场景进行特定优化，提供智能、自动化数据检索和分析服务。加入该岗位，您将有机会在国内超大规模的实时日志平台上，打造新一代的AI基础设施。 1. 定义下一代 AI 数据基座： 基于现有海量日志平台，重构面向 Agent Runtime 的数据基础设施，解决高吞吐写入与低延迟语义检索共存的工程难题； 2. 构建 Data + AI 飞轮： 研发高性能的数据清洗与向量化流水线，从数据中实时化萃取高质量数据，构建AI存储和检索系统，通过构建数据反馈回路，使模型和Agent持续进化； 3. 超大规模系统攻坚： 维护并演进日处理百 PB 级数据的实时平台，在极致的成本与性能约束下，探索存算分离、混合索引等前沿技术落地。
负责阿里集团、阿里云可观测数据处理基础设施建设，打造日增百PB级数据的实时数据分析平台。通过实时采集、索引、存储、压缩等技术，实时处理来自千万设备的海量日志数据，并针对AI应用场景进行特定优化，提供智能、自动化数据分析服务。 加入该岗位，您将有机会在国内超大规模的实时日志平台上，构建各种面向各类AI应用场景的数据存储和处理平台，打造新一代的AI基础设施。 1. 参与阿里云战略级产品SLS研发，参与面向AI应用场景的多模态数据采集、处理、检索分析等功能开发与设计； 2. 参与数据飞轮的建设，研发高质量数据集的清洗和存储、检索系统； 3. 参与Agent数据反馈回路建设，打磨Agent质量； 4. 参与建设Agent数据基座，研发稳定可靠的Agent运行时数据基础设施。
负责阿里集团、阿里云可观测数据处理基础设施建设，打造日增百PB级数据的实时数据分析平台。通过实时采集、索引、存储、压缩等技术，实时处理来自千万设备的海量日志数据，并针对AI应用场景进行特定优化，提供智能、自动化数据分析服务。 加入该岗位，您将有机会在国内超大规模的实时日志平台上，构建各种面向各类AI应用场景的数据存储和处理平台，打造新一代的AI基础设施。 1. 参与阿里云战略级产品SLS研发，参与面向AI应用场景的多模态数据采集、处理、检索分析等功能开发与设计。 2. 参与数据飞轮的建设，研发高质量数据集的清洗和存储、检索系统。 3. 参与Agent数据反馈回路建设，打磨Agent质量。 4. 参与建设Agent数据基座，研发稳定可靠的Agent运行时数据基础设施。