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阿里巴巴淘天算法技术-大模型算法专家(对话机器人方向)-杭州

社招全职2年以上地点:杭州状态:招聘

任职要求


1、计算机科学、人工智能、数学等相关专业的硕博学生,或有丰富的AI、LLM相关实践经验,在人工智能相关顶会发表过论文或做过对话机器人优先。
2、强悍的编码能力,熟练掌握PythonCpp以及TF、Pytorch等语言,具备独立实现论文中算法的能力。在ACM或机器学习类竞赛中取得优异成绩者优先。
3、熟悉LLMAgent相关算法。在基于RL的任务规划、推理能力上有研究或实践者优先。
4、抗压能力强具备良好的沟通表达能力、数据驱动的分析能力,以及面向具体业务问题出色的问题定义和抽象能力。
5、对于AI产品有热情与好奇心,深度参与过AI Native产品研发,或对AI原生应用有独到见解。

工作职责


1、通过Agent的算法架构设计、上下文工程、RAG、Memory优化,Policy生成、LLM post training等方法,提升【店铺AI导购机器人】回复的准确性和专业性,打造导购机器人行业标杆。
2、通过数据挖掘和分析找到用户在使用店铺AI导购机器人过程中的不良体验,找准算法优化的方向或形成对产品改进的建议。
3、通过优化模型尺寸、优化缓存技术等,降低离线训练成本和线上推理成本,提升回复的速度。
4、技术上探索智能体自进化(Self-Evolving)与终生学习(Lifelong Learning)的实现路径。
包括英文材料
大模型+
Python+
C+++
PyTorch+
算法+
机器学习+
AI agent+
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社招5年以上技术类-算法

主导通用AIAgent(对标Manus等前沿形态)的核心算法研发与技术落地,带领团队攻克大模型驱动下的信息搜集、智能决策、智能办公等关键技术难题,构建具备搜索增强、自然对话能力的新一代通用智能体,支撑业务在多领域的创新应用。 具体职责: 1.算法研发与创新:牵头通用AIAgent的核心算法设计,包括但不限于大模型微调与强化学习、智能规划与决策、多模态信息融合、搜索增强机制等,持续提升Agent的通用性与任务执行能力。 2.场景落地与优化:聚焦搜索、对话等核心应用场景,主导算法方案的落地实施,结合业务需求迭代优化模型效果,解决实际场景中的技术瓶颈(如上下文理解、意图识别、多轮交互连贯性等)。 3.团队管理与赋能:带领5-10人算法团队开展研发工作,制定技术研发计划,统筹项目进度,搭建高效协作机制;指导团队成员成长,提升团队整体技术水平与创新能力。 4.技术攻坚与前瞻布局:跟踪国内外通用Agent、大模型领域的前沿技术动态(如顶会论文、行业实 践),主导技术预研与攻关,推动技术成果转化,保障团队技术竞争力。 5.跨部门协作与国际化支持:与产品、业务等部门深度协作,明确技术需求与落地路径;若涉及海外业务,需主导适配海外场景的算法优化,提供国际化技术支持。

更新于 2025-10-13
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社招3年以上技术类-算法

全面负责定义、设计并实现下一代对话系统的核心算法与交互范式,解决当前对话模型在多轮交互、知识应用、共情能力等方面的挑战,探索并引领模型在个性化、主动性、拟人化等前沿方向的技术突破。直接决定数亿夸克用户在Chat场景的与AI 的交互体验,塑造夸克在未来对话式 AI 时代的领先地位。 1. 对话体验定义与规划。深入分析用户意图与行为,结合业务场景,制定并执行对话体验的中长期技术演进路线图。并密切追踪并研究对话式 AI 领域的最新进展,包括主动式对话策略、多模态对话 (语音/视觉融合)、AI Agent 中的对话流控制等。您将主导定义“顶级对话体验”的标准,并将其分解为可落地、可量化的算法迭代目标。 2. 多轮对话与上下文理解。攻坚并解决长程、复杂多轮对话中的核心技术难题,包括但不限于指令遵循、上下文精准理解、长程记忆与遗忘机制、隐式意图识别等。您将设计创新的模型结构与训练策略,使模型具备真正连贯、有逻辑的对话能力。 3. 对话回复准确与全面。主导研发将外部知识 (如搜索、工具调用) 与大模型进行深度、动态融合的先进技术。致力于解决模型在对话中的意图偏离、事实性错误、内容不详实和知识更新不及时等问题,并通过 RAG 新范式或其他创新方法,显著提升对话的准确性与信息量。 4. 评测体系与数据飞轮。建立并完善一套科学、全面的对话能力评测体系,能够精准衡量模型的综合对话质量 (Coherence, Empathy, Informativeness 等)。设计并驱动高效的数据闭环系统,利用真实用户反馈持续、自动化地优化模型。

更新于 2025-10-17
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社招8年以上技术类-算法

1. 在金融信贷、营销、催收场景下,负责AI-Agent算法架构设计、核心Agent的研发工作。 2、负责大语言模型的后训练与高效学习,应用指令遵循、强化学习、持续学习等,优化对话机器人的响应质量和转化效率 3. 运用大模型、AI-Agent、多模态、声纹和传统机器学习等算法能力,解决生成式AI在金融领域的关键算法问题,深入研究并解决大模型后训练中的效率瓶颈与收敛性问题,提升模型的逻辑、推理、生成能力。 4. 紧跟大模型前沿技术的发展趋势,学习、探索,并落地于业务场景,加速算法迭代,全面提升业务效率。

更新于 2025-10-13
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社招技术类-算法

岗位职责: 该职位通过大模型训练、Agent、RAG、N2SQL、NLP、语音处理等技术创新和突破,构建Agent通用平台、大模型训练平台等工具产品,同时支持对话机器人等垂直应用及智能产品的建设。欢迎敢于接受挑战的候选人加入我们,一起赋能企业客户。我们的研究方向包括但不限于: 1、通用大模型、推理大模型预训练、微调、强化对齐等技术的持续研究创新; 2、多语言大模型、领域大模型的训练技术研究与落地; 3、AI数据清洗、加工、合成、自动标注技术研究与落地; 4、文本机器人、语音机器人、质检机器人等客服域技术的研发与落地; 5、多Agent、RAG、N2SQL、自主决策等技术的研究与落地; 6、入呼大模型机器人、外呼大模型机器人研发经验;熟悉VAD, ASR, TTS等语音相关技术; 以上方向擅长其中1个即可

更新于 2025-06-10