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阿里巴巴AI创新事业部-AI Agent研发工程师-AI Coding方向

社招全职2年以上技术类-开发地点:北京 | 杭州状态:招聘

任职要求


1、本科及以上学历计算机科学、人工智能、软件工程或相关专业;
2、编程能力:精通Python编程语言,熟悉GoJava等主流编程语言;
3、大模型技术:熟悉Transformer架构及主流大模型技术栈,有LLM微调、推理优化经验,理解多智能体系统和智能体通信协议(MCP、A2A、ANP等等);
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工作职责


我们是一个专注于AI Coding方向的充满活力和创业精神的创新业务团队,致力于通过智能化代码生成和开发工具重新定义软件开发体验。随着AI Agent技术的快速发展,我们正在寻找优秀的AI Agent研发工程师加入团队,共同构建下一代智能编程助手和自主代码开发系统,一起在AI驱动的编程革命中创造历史!

1、参与设计、开发和实现AI Agent,构建具备代码理解、生成、调试和优化能力的自主编程代理系统,并能适应特定用例和环境;
2、从事AI领域相关算法研究及算法的工程化实现,以提升Agent能力(推理、规划、记忆、工具使用);
3、设计和实现高效的AI算法,为代码自动生成、智能补全、bug检测等场景提供技术支撑;
4、参与设计多智能体协作架构,实现复杂编程任务拆解与分布式执行,提升AI Coding的质量及效率;
5、持续跟踪AI Agent、大模型、代码生成等前沿技术发展,推动团队技术水平提升。
包括英文材料
学历+
Python+
Go+
Java+
大模型+
Transformer+
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社招2年以上技术类-开发

我们是一个专注于AI Coding方向的充满活力和创业精神的创新业务团队,致力于通过智能化代码生成和开发工具重新定义软件开发体验。随着AI Agent技术的快速发展,我们正在寻找优秀的AI Agent研发工程师加入团队,共同构建下一代智能编程助手和自主代码开发系统,一起在AI驱动的编程革命中创造历史! 1、参与设计、开发和实现AI Agent,构建具备代码理解、生成、调试和优化能力的自主编程代理系统,并能适应特定用例和环境; 2、从事AI领域相关算法研究及算法的工程化实现,以提升Agent能力(推理、规划、记忆、工具使用); 3、设计和实现高效的AI算法,为代码自动生成、智能补全、bug检测等场景提供技术支撑; 4、参与设计多智能体协作架构,实现复杂编程任务拆解与分布式执行,提升AI Coding的质量及效率; 5、持续跟踪AI Agent、大模型、代码生成等前沿技术发展,推动团队技术水平提升。

更新于 2026-06-14北京|杭州
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社招1年以上技术类-开发

1. 负责基于大语言模型的 AI Coding 产品核心能力的开发工作,包括:Coding Agent、代码补全、编程行为预测(NAP - Next Action Prediction)等; 2. 构建端到端的 AI Coding 评测体系:设计覆盖多语言、多场景、多维度的自动化评测框架,建设高可用、可扩展、低延迟的评测服务系统,支持大规模并发评测任务调度与结果分析; 3. 负责大模型训练相关工程化能力,例如模型数据合成、模型评测、与算法团队合作模型训练等工作; 4. 跟踪最新的人工智能技术进展,评估并实现可能的技术解决方案以满足业务需求; 5. 与产品经理和运营团队紧密合作,确保技术实现能够满足产品规划和用户需求。

更新于 2026-06-30杭州
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社招2年以上技术类-开发

1. 负责业界领先的自主 AI Coding 新技术形态探索和关键技术实现,持续探索 AI Coding 技术的能力上限; 2. 构建应用于大规模用户 AI Coding 产品的 Harness Engineering 技术体系,负责 Context Engineering、Multi-Agents Orchestrator、Memory、Observability、Guardrails 等关键技术实现; 3. 持续跟踪 AI Coding Agent 前沿技术,探索并落地面向未来的 AI Coding 新产品和新技术。

更新于 2026-07-17北京|杭州
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社招2年以上技术类-开发

阿里巴巴旗下的AI Coding创新团队,致力于革新软件开发 paradigm。我们正在打造下一代AI驱动的智能开发工具产品,旨在彻底改变开发者的工作方式。我们的产品覆盖 Al native IDE Qoder、智能编程助手等多元化产品形态,通过尖端 AI 技术提供智能化功能和流畅体验,显著提升开发效率与创新力。我们正寻找富有激情、创造力和前瞻性思维的精英人才加入,共同定义软件开发的未来。 1. 负责基于大语言模型的AI Coding产品核心能力的开发工作,实现复杂问题分析与理解、代码生成与测试等功能,包括AI Coding智能体、复杂工程理解、自动化记忆感知、大规模知识管理等。 2. 负责大模型训练相关工程与算法能力,例如模型数据合成、模型与智能体评测、与算法团队合作模型训练等工作。 3. 持续优化和改进平台架构,提高系统的可用性、稳定性和扩展性。确保全球化多地域复杂分布式架构的稳定与高性能。 4. 跟踪最新的人工智能技术进展,评估并实现可能的技术解决方案以满足业务需求。 5. 与产品经理和运营团队紧密合作,确保技术实现能够满足产品规划和用户需求。

更新于 2026-07-08北京|杭州