阿里巴巴阿里国际站-AI算法-高级Agent算法专家
任职要求
【必备项】 ● 学术背景: 国内外知名高校硕士及以上学历(计算机、数学、AI 相关专业)。 ● 行业经验: 5 年以上搜索、推荐、NLP 或多模态算法经验,深谙大规模工业级系统的设计。 ● 管理能力: 具有 5 人以上算法团队管理经验,具备技术前瞻性与优秀的决策能力。 ● 技术深度: 在 Agent 框架(如 LangChain, LangGraph, ReAct)或大规模搜索架构(R…
工作职责
【为什么加入我们】 ● 我们是谁:阿里国际数字商业集团下Alibaba.com公司(简称阿里国际站),目前为全球最大的在线跨境B2B贸易平台。 ● 真实的复杂场景: 区别于简单的对话,B2B 贸易涉及高客单价、长决策链路(20+ 节点)及深度供应商研究,是 Agentic Workflow 落地最具价值的试验田。 ● 顶尖科研环境: 团队成员来自国内外名校,拥有硅谷 Office 协同,支持前沿算法探索。 ● 充足算力支持: 自有国内外机房,GPU 资源充足,拒绝“无米之炊”。 【岗位职责】 作为核心算法专家及团队负责人,你将主导 AI 搜索与 Agent 体系的架构演进: 1. Agent 架构设计: 负责 B2B 买家 Agent 的核心引擎开发,包括但不限于 Planning(任务规划)、Long-term Memory(长期记忆)、Tool-use(工具调用)及 Reflection(自我反思) 等模块。 2. 下一代搜索系统: 构建多轮交互下的多模态搜索意图理解。针对超长图文、PDF 采购文件等复杂私有知识,设计高性能的 RAG(检索增强生成)与多模态匹配系统。 3. 算法团队管理: 带领算法团队进行技术攻关,负责从 0 到 1 的算法落地与迭代,建立高效的团队协作与技术梯队。 4. 业务洞察与驱动: 利用 AI 分析海量用户行为,挖掘跨境贸易中的低效环节,通过算法创新定义新的产品形态(AI-Native)。
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。
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。
我们正在寻找一位具有AI智能化及内容算法经验的算法团队负责人。负责领导团队开发前沿技术,推动旅游领域知识的构建,支持内容产品的分发和AI Agent结合的创新应用探索,提升公司产品的智能化水平。 : 领导并管理内容算法团队,制定技术战略和发展方向,推动知识构建、知识编译、知识分发、探索LLM等创新NLP技术与Agent业务的结合。 1、负责基础NLP相关算法研发,面向但不限于:预训练,文本理解,同义词挖掘,实体识别,term权重分析,属性词挖掘 2、结合NLP和深度学习技术,推动领域知识的构建与优化,制定各环节Benchmark及衡量标准, 跟进业界先进大模型、多模态技术的应用及改进 3、发现并解决推荐分发场景中的意图识别、排序模型、相关性等方向的问题,召回策略和召回模型的优化,开发先进和高性能的召回算法 4、与产品、数据、工程等跨职能团队协作,推动技术落地和产品迭代。 5、负责团队成员的技术指导和能力提升,推动团队技术文化的建设。