阿里巴巴业务技术-搜推工程高级工程师-北京/杭州
任职要求
1、本科及以上学历，计算机软件或相关专业，具备扎实的数据结构、算法设计、设计模式、操作系统、网络编程等基础知识； 2、两年及以上 Java 开发经验，扎实的 Java 基础和编码能力，有一定的代码洁癖；熟悉底层中间件、分布式技术（包括搜索引擎、缓存、MQ、数据库等）； 3、具有比较强的问题分析和处理能力，有比较优秀的动手能力，热衷技术，精益…
工作职责
1、深入理解直播搜索推荐产品和业务，参与业务迭代优化产品，支撑业务快速发展； 2、持续推进直播搜推工程架构迭代演进，针对当前问题痛点进行前瞻性设计和改造。 3、参与直播搜推工程全链路稳定性建设，提升系统性能，保障服务高可用。 4、探索AI和业务、系统的结合，推动AI创新产品的落地。
负责猫超自营业务搜索推荐系统设计和实现，包括私域搜索、私域推荐、主搜公域运营，主要使用Java语言做业务系统开发。在团队中能够接触搜索推荐完整链路，有机会学习从HA3引擎、RS、TPP等基于AIOS的搜推全链路技术，全面提升自己的技术和业务能力。 工作内容如下： 1､进行搜索推荐技术研发，主导技术方案设计和评审工作，进行项目管理和技术难点攻关； 2､深入理解业务，围绕业务的发展、产品需求等确定技术规划，并能够反向驱动业务的落地和发展； 3､解决各种疑难杂症问题、系统架构治理及性能优化工作，且完成业务产品建设和技术能力持续沉淀； 4､探索面向AI的搜推架构，建设智能化程度更高、消费者体验更好、转化效率更优的新一代搜推系统。
1. 负责天猫技术在各域的Agent算法优化，包括ToB和ToP相关产品，如AI商品运营、百补AI导购、品牌商家AI访谈； 2. 主导大模型后训练与领域适配，参与Agent在各业务场景下的微调于多轮对话优化，提升模型在生意诊断、运营策略、导购方案生成、工具决策等任务中的专业性与一致性。 3. 运用SFT、RL等后训练方法，设计合理Reward Function和优化函数，提升大模型在自主规划（Planning）、多步推理、工具调用、数据问答等方面的能力； 4. 负责设计并优化检索增强（RAG）系统，从索引构建、召回排序到知识融合与上下文压缩，全面提升RAG在高准确性需求场景下的效果与稳定性。 5. 深入跟踪LLM/Agent领域前沿进展，推进前沿技术在业务中的验证与落地，重点突破工具集成复杂推理、数据洞察、AI 搜索等方向的应用创新； 6. 负责建立科学评测体系，设计覆盖功能性、合规性、一致性与业务转化的多维评估指标，系统分析模型表现，指导模型与Agent策略的精准优化。
围绕真实电商核心场景，参与AI应用的系统化构建与优化，把AI变为业务增长引擎，具体工作包括： 1）AI应用全生命周期演进：深度参与业务问题建模、应用架构设计、上下文工程、训练数据构建、自动化评估体系、模型后训练优化等 2）数据飞轮构建：打造高质量数据生产链路，探索合成数据（Synthetic Data）与高效蒸馏技术方案，跑通“业务-模型-反馈”迭代闭环 3）评测体系构建：面向业务目标，设计完备的AI应用效果评估体系，构建自动化评估框架，建立离线评估与在线业务指标联动的量化评估能力 4）强化学习与奖励机制设计：构建可工程化的Reward体系与RL训练环境，提升模型在垂直业务场景中的可控性与泛化能力 5）AI外部能力体系搭建：实现AI应用所需的知识库（RAG）、长短期记忆系统（Memory）、工具调用、多Agent协作框架等 6）多模态AI应用开发：构建AI应用的多模态感知与推理能力，解决在UI自动化、视觉理解与审核、多模态会话等场景的落地应用问题
1.负责淘天内控平台的技术系统设计与核心功能开发，运用大模型（LLM）、机器学习等AI技术，系统化防控资金、业务流程、合规等复杂风险； 2. 深度参与下一代智能内控引擎的研发，将AI模型与实时策略深度融合，打造高并发、低延迟的决策系统，保障双十一等大促场景下的极致稳定性与精准性； 3. 针对内控风控这一高专业性场景，探索并落地大模型的领域后训练（Post-training）、指令微调（SFT）、检索增强生成（RAG）等前沿方案，持续提升模型在风险识别、归因分析、合规判断等任务上的准确率 与可解释性； 4.主导企业级AI应用的开发与落地，通过构建AI Agent、智能工作流（Workflow）和知识库引擎，重塑风险的主动发现、智能分析与自动化治理方案； 5. 持续跟踪大模型（LLM）、多模态、Agent框架、模型对齐与安全等前沿AI技术，并推动其在内控领域的创新应用与业务价值转化。