阿里巴巴淘天算法技术-自营业务大模型&agent算法工程师-杭州
任职要求
1、计算机科学、人工智能、机器学习、数据科学等相关专业，本科及以上学历（硕士优先）， 1~5 年工作经验。 2、熟悉Python，掌握至少一个深度学习框架（PyTorch/TensorFlow），理解Transformer架构及大语言模型基本原理。 3、有大模型后训练和应用经验（包括但不…
工作职责
团队介绍： 天猫国际是阿里巴巴集团旗下跨境进口零售平台，聚合全球品牌、商家及供应链资源，将海外优质商品带给中国消费者，天猫国际自营业务由平台自行采购、运营、履约，实现从商品引入、价格策略、商品运营、库存管理到配送的全链路可控。 算法场景涵盖供应商入驻、商品运营助手、搜推体验、智能客服等B/C两端整个链路，同时包含大模型的推荐应用、多模态理解、时序预测、运筹优化等，是复合型算法工程师的最佳训练场。 在这里，你将得到大模型在电商场景下丰富的应用挑战，同时自营模式保障算法应用的可控性和数据完整性，方便进行端到端建模与全链路分析，可以快速实验与迭代； 自营业务对托管商品的定价、素材优化、运营策略有直接决策权，算法可以快速验证并调整，无需长周期的商家协调； 业务价值可量化，算法效果可以直接体现在商品销量、毛利率、库存周转率、用户体验留存等核心指标上； 既有丰富的落地场景又有跨境特有的业务挑战，以及进口电商领域有丰富经验积累的师兄帮助，拓展算法工程师的深度和广度。 岗位描述： 1、大模型后训练：参与大语言模型的后训练工作，包括微调、指令对齐、多轮对话，落地并优化通用大模型在自营场景的应用。 2、Agent能力研发：基于大模型构建智能Agent体系，包括工具调用（Tool Use）、任务规划、多Agent协作等核心策略的设计与优化。 3、增强方法研发：实现并优化检索增强（RAG）流程，包括索引构建、召回优化、知识融合、上下文管理等。 4、性能评测与优化：设计评测指标，分析模型在不同任务下的表现，持续迭代模型与Agent的效果。 5、深入跟踪前沿技术，并在业务场景中验证和落地。 6、与产品、工程团队协作，将算法成果部署到线上服务，确保性能和稳定性。
1、负责淘天自营业务AI大模型的应用和研发工作，深度参与商品全链路智能运营工作、研发基于大模型的内容生成、优化的各项工作，参与ai助手和agent建设，负责大模型结合搜推相关的场景落地。 2、负责大语言模型、多模态大模型的预训练、持续训练、SFT、RLHF等技术，持续提升模型在业务场景应用的效果。 3.、深入分析业务需求，通过技术手段提升作业效率与用户体验，和工程侧同学一起探索AI相关创新产品。 4.、持续关注行业内人工智能技术的发展趋势，引入前沿技术并进行创新应用。
职位描述 面向淘天自营业务场景，探索大模型与推荐算法结合的下一代推荐系统技术，充分利用大模型的领域知识和学习范式为推荐系统注入新动力，包括但不限于生成式推荐、模型Scaling Law、用户超长序列建模等，解锁更大的算法提升空间； 1.负责大语言模型、多模态大模型的训练，探索预训练表征的高效处理方式以及与推荐系统的结合方式，让推荐系统充分理解世界知识； 2.基于类Transformer架构的设计和升级推荐大模型，验证推荐的Scaling Law，探索兼顾性能和效果的模型技术，持续提升业务场景效果； 3.结合业务目标和场景特点，探索并利用大语言模型技术对现有推荐系统的各环节进行优化改进，探索并开发生成式推荐系统技术，提升用户体验，实验业务价值； 4.持续关注行业内人工智能技术的发展趋势，结合业界前言技术和业务需求，和工程同学一起探索&打造大模型应用的最佳实践，提升业务效果和用户体验；
我们是一支充满活力与技术深度的自营行业算法团队，致力于驱动天猫超市、天猫国际等核心自营业务的智能化升级。在这里，我们不仅用数据理解消费趋势，更用算法重塑商品运营与客户服务——从“人工经验驱动”到“AI自主决策”，构建更具竞争力的商品供给与更高效、可规模化的智能服务体系。 我们积极拥抱生成式AI浪潮，已在多个关键场景实现落地突破： ● 商品侧：探索基于大模型的智能选品辅助、营销素材生成与合规性机审，提升商品上架效率与内容质量； ● 客服侧：构建支持多轮意图识别、任务规划与跨系统调用的智能客服Agent，实现从“问答匹配”到“问题解决”的跃迁。 当前，我们正打造以大模型为认知核心、Agent为执行载体的下一代智能体系统，覆盖商品全生命周期管理与用户服务闭环。加入我们，你将参与设计并落地真正意义上的AI原生电商引擎，推动业务进入自动化、可进化的新阶段。 岗位描述： 1. 负责大模型后训练与领域适配，参与通用大模型在自营场景下的微调、指令对齐与多轮对话优化，提升模型在商品问答、素材生成、客服应答等任务中的专业性与一致性。 2. 负责智能Agent体系的研发与落地，涵盖工具调用（Tool Use）、任务规划、状态管理与多Agent协作机制，实现在智能选品、客服QA等复杂场景中的端到端闭环执行。 3. 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在商品知识、营销信息、服务标准等高准确性需求场景下的效果与稳定性。 4. 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。 5. 推进前沿技术在业务中的验证与落地，深入跟踪 LLM领域前沿进展，在真实场景中快速实验并应用。 6. 协同产品与工程团队，将算法能力高效集成至线上系统，兼顾性能、延迟与可用性，确保用户体验与业务目标双达成。 我们能提供： 1. 高价值业务场景：深耕天猫超市、天猫国际的商品与客服体系，覆盖跨境选品、用户咨询、履约售后等完整链路，技术直击业务核心。 2. 快速闭环验证：依托自营决策权，算法可快速上线并反馈于转化率、响应准确率、人力替代率等核心指标。 3. 丰富数据与资源支持：拥有完整的商品知识库、用户行为流与客服对话日志，支撑高质量训练与评测。 4. 复合成长路径：在技术深度（大模型/Agent）与业务广度（电商/跨境/客服）双重挑战中成长，核心骨干带教支持，晋升通道畅通。
我们是一支充满活力与技术深度的自营行业算法团队，致力于驱动天猫超市、天猫国际等核心自营业务的智能化升级。在这里，我们不仅用数据理解消费趋势，更用算法重塑商品运营与客户服务——从“人工经验驱动”到“AI自主决策”，构建更具竞争力的商品供给与更高效、可规模化的智能服务体系。 我们积极拥抱生成式AI浪潮，已在多个关键场景实现落地突破： ● 商品侧：探索基于大模型的智能选品辅助、营销素材生成与合规性机审，提升商品上架效率与内容质量； ● 客服侧：构建支持多轮意图识别、任务规划与跨系统调用的智能客服Agent，实现从“问答匹配”到“问题解决”的跃迁。 当前，我们正打造以大模型为认知核心、Agent为执行载体的下一代智能体系统，覆盖商品全生命周期管理与用户服务闭环。加入我们，你将参与设计并落地真正意义上的AI原生电商引擎，推动业务进入自动化、可进化的新阶段。 岗位描述： 1. 负责大模型后训练与领域适配，参与通用大模型在自营场景下的微调、指令对齐与多轮对话优化，提升模型在商品问答、素材生成、客服应答等任务中的专业性与一致性。 2. 负责智能Agent体系的研发与落地，涵盖工具调用（Tool Use）、任务规划、状态管理与多Agent协作机制，实现在智能选品、客服QA等复杂场景中的端到端闭环执行。 3. 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在商品知识、营销信息、服务标准等高准确性需求场景下的效果与稳定性。 4. 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。 5. 推进前沿技术在业务中的验证与落地，深入跟踪 LLM领域前沿进展，在真实场景中快速实验并应用。 6. 协同产品与工程团队，将算法能力高效集成至线上系统，兼顾性能、延迟与可用性，确保用户体验与业务目标双达成。 我们能提供： 1. 高价值业务场景：深耕天猫超市、天猫国际的商品与客服体系，覆盖跨境选品、用户咨询、履约售后等完整链路，技术直击业务核心。 2. 快速闭环验证：依托自营决策权，算法可快速上线并反馈于转化率、响应准确率、人力替代率等核心指标。 3. 丰富数据与资源支持：拥有完整的商品知识库、用户行为流与客服对话日志，支撑高质量训练与评测。 4. 复合成长路径：在技术深度（大模型/Agent）与业务广度（电商/跨境/客服）双重挑战中成长，核心骨干带教支持，晋升通道畅通。