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阿里巴巴阿里国际-AI研发高级工程师-杭州

社招全职2年以上技术类-开发地点:杭州状态:招聘

任职要求


计算机科学、人工智能、软件工程或相关专业本科及以上学历,3 年以上后端开发、系统架构或 AI 工程相关经验;
精通 C++/Java/Python/Go 中至少一种编程语言,具备扎实的系统设计能力和良好的工程素养;
熟悉高并发、分布式系统架构,有搜索、推荐、广告或用户增长等大规模在线服务的开发与调优经验;
了解机器学习工程化体系,包括特征平台、在线推理服务、AB 实验平台、模型部署流水线等,有实际平台建设经验者优先;
对大模型技术有浓厚兴趣或实践经…
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工作职责


我们是阿里巴巴国际数字商业集团的智能技术团队,负责阿里巴巴旗下多个国际化电商平台(如 AliExpress、Lazada、Trendyol 等)的搜索、推荐、广告、用户增长等核心技术。团队致力于将最前沿的 AI 技术——包括大模型、多模态理解、智能体(Agent)系统等——与国际化电商业务深度结合,为全球用户打造更智能、更个性化的购物体验,同时赋能百万商家实现高效、自动化的经营决策。

选择加入我们,意味着你将投身于高速发展的全球化电商业务,参与构建下一代以 AI 为核心的智能商业基础设施。在这里,你不仅会推动传统算法系统的演进,还将主导面向未来的 智能体(Agent)体系 建设,打造具备感知、推理、决策与执行能力的自动化智能系统。你将有机会负责以下核心工作:
支持业务快速迭代:高效推进来自搜索、推荐、广告、用户增长等领域的多样化产品需求落地,支撑多语言、多市场、多场景的业务敏捷创新。
系统架构设计与优化:主导搜索、推荐、广告引擎的高可用、高并发架构设计,支持全球用户低延迟访问,并为智能体(Agent)系统的实时感知与响应能力提供底层支撑。
性能调优与资源效率提升:针对召回排序、模型训练与推理、特征计算等关键链路,进行深度工程优化(如分布式计算加速、内存管理、GPU/TPU 资源调度等),提升算法迭代效率与系统吞吐能力,为大规模 Agent 部署提供高性能基础设施。
工程平台体系建设:构建算法与工程协同的标准化平台,包括实时特征平台、在线推理服务框架、AB 实验平台、策略仿真环境等,支持从传统模型到智能体(Agent)的全生命周期开发与效果验证。

大模型与智能体(Agent)工程落地:

负责生成式 AI 技术的工程化落地,包括大模型训练、推理加速、多模态内容生成等;
主导 电商智能体(E-commerce Agent)系统 的设计与实现,构建具备任务规划、工具调用、多轮交互、自主决策能力的智能体架构;
探索基于大模型的自动化运营、智能客服、个性化导购、商家助手等 Agent 应用场景,推动 AI 从“辅助”走向“自主执行”。
加入我们,你将站在 AI 与全球电商融合的最前沿,用技术重新定义人、货、场的连接方式,共同打造一个由智能体驱动的下一代国际化电商平台。
包括英文材料
学历+
后端开发+
C+++
Java+
Python+
Go+
系统设计+
高并发+
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社招3年以上技术类-数据

1、参与大模型数据平台架构设计与开发,为大模型数据资产建设管理提供平台支持,支持数据资产上架、知识生产、检索、训练应用等;数据用途上包含预训练数据、微调数据、评测数据等,数据模态上包含文本、图片、视频、音频等各类模态数据。 2、参与高可用、可扩展、分布式大模型评测平台架构设计与开发,支持多模型、多方法、多评测集的评测任务执行、评测结果分析,优化评测框架,提升评测效率,支持实现大模型快速迭代的评测要求。 3、在通用BenchMark基础上构建业务领域Benchmark,围绕“语料供给-模型迭代-模型评测”的链路不断优化链路,提升生产效率。 4、持续的创新和优化能力,提升产品整体质量,改善用户体验。

更新于 2025-06-30杭州
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社招3年以上云智能集团

1. 负责云效DevOps产品的AI能力建设,包括代码平台、流水线、项目管理等平台的智能化应用开发; 2. 熟悉阿里云·云原生相关产品,打通从产品开发到应用发布的最后一公里; 3. 持续跟踪DevOps领域、AI研发工具领域新进展,用先进的协同模式和AI工具,为研发团队提效。

更新于 2026-01-09杭州
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社招3年以上机器学习平台

【业务介绍】 我们是小红书内稠密类模型(LLM/MLLM/SD/CV/NLP)统一的AI平台QuickSilver,负责调度公司内所有稠密类模型训练与推理资源,基于自建的训推引擎,为公司所有AI算法同学迭代业务模型提供端到端一站式AI服务;包括数据管理,模型管理,模型训练、压缩、推理、部署,服务管理,资源调度等一系列能力。 工作职责: 1、负责稠密类模型训练推理开发平台的架构设计和核心功能研发 2、设计和实现大模型训练部署流程,包括模型fine-tuning、推理服务化等 3、构建云原生架构,设计高可用、高性能的微服务体系 4、优化平台性能,提升系统稳定性和可扩展性

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社招3年以上机器学习平台

1、负责模型训练平台核心功能开发和架构设计,包括传统CN/NLP/SD/LLM等多场景支持 2、负责大模型后训练工具平台化建设,包括后预训练、微调、对齐等技术落地 3、设计和实现高性能分布式训练系统,打造端到端训练解决方案 4、优化训练调度和资源管理,提升集群利用率和训练效率 5、开发模型训练监控诊断工具,建设可观测性体系

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