阿里巴巴业务技术-AI数据研发工程师（Agent&湖仓）-物流技术
任职要求
1、丰富的大数据研发经验，主导过复杂数据体系从0到1建设或大规模演进；能结合业务场景设计高复用、可扩展的数据资产体系，有物流、供应链等复杂业务经验者优先； 2、具备面向AI消费的数据资产设计与建模能力，熟悉数据Agent架构、RAG、向量数据库、知识图谱等技术，有大模型驱动的数据查询、推理或智能任务编排项目经验； 3、深入理解湖仓一体架构，具…
工作职责
1、参与淘天物流全域数据体系的规划与建设，构建高一致性、高复用的实时与离线融合数据资产底座，打造统一、可靠、可产品化的数据服务能力； 2、面向AI原生时代，设计并落地面向大模型与智能Agent消费的数据资产与知识库体系，重构数据的组织、语义表达与服务方式，支撑AI系统的高效理解、推理与决策； 3、深度洞察物流业务场景，探索大数据与AI融合的创新路径，通过数据Agent、RAG、任务编排等技术手段，推动数据从“被动响应”向“主动建议”演进，实现智能化运营闭环； 4、主导或参与湖仓一体的数据架构演进，推动数据采集、治理、质量保障、智能加工与自动化运维体系的持续优化，夯实物流业务高效运转的数据基石。
岗位职责: 1、负责 AI Agent 系统的设计、开发和优化、开发和完善基于大语言模型 (LLM) 的智能体系统，提升 Agent 的自主决策和任务执行能力; 2、负责生成式大模型指令意图理解相关工作，整体提升大模型的多轮对话指令理解能力和性能; 3、设计并实现 Agent 的工具使用接口，实现与各类外部系统和 API 的集成编排; 4、负责大模型在检索、推荐方面的系统设计实现和优化，探索Agent、RAG、领域模型调优等相关技术在业务场景落地; 5、具备模型知识、幻觉机制探究，提升模型知识水平、降低模型幻觉率; 6、能够基于开源模型，设计和开发算法，对模型进行微调，优化其参数和结构，以提高模型的泛化能力和准确性; 7、深入调研AI领域相关的前沿技术，跟踪业内大模型领域的最新进展，并寻求将最新技术应用到产品的可能性。
1、负责反洗钱以及合规面向智能化的风险识别，判断，审理的工程搭建，推动产品落地。 2、能够应用大模型或者智能体思维来推动业务或者产品能力创新，以及AI产品化表达能力； 3、深度参与智能化研发全流程，涵盖大模型数据生成、训练或微调、RAG以及实验部署等，推动智能化架构在反洗钱风控、合规场景的落地； 4、不断探索技术新领域，进行重点难点技术攻关工作。
1、驾驭亿级规模核心系统：负责本地零售亿级商品库的顶层架构设计与演进，主导 SPU/CSPU 等基础模型建设，支撑高并发下的搜索、选品及多渠道分发，打造行业领先的商品数据底座。 2、引领前沿的 AI 大模型落地：深度参与AIGC 在商品全生命周期的变革，利用多模态大模型重塑智能发品、自动归类、内容生成及质量质检流程，推动业务从“人工运营”向"智能自治"跃迁。 3、构建数据与智能闭环：携手算法与产品团队，建立“数据 - 模型 - 业务”的高效反馈闭环。通过RAG 知识库、批量推理及自动化实验等前沿技术，持续优化商品数据的准确性与转化效率，赋能零售搜索与智能决策。 4、探索研发新范式与极致性能：在保障系统高可用与极致稳定性的同时，率先探索 Vibe Coding、AI Agent 等新范式在研发流中的落地，提升团队整体效能，解决海量数据下的复杂工程挑战。
新房盘源供给致力于打造从信息采集、客发谈盘、合作签约、再到项目上架的供给全流程能力，帮助业务建设信息准确、合作高效、风险可控的盘源供给能力，为新房后续作业、成交等节点提供基础服务； 1.负责对应系统的开发和维护，保证系统的高性能、高可用性和稳定性; 2. 根据需求进行系统设计、编码和测试，保证代码质量和系统安全性； 3.参与系统的架构设计和技术选型，并持续优化系统性能； 4. 解决日常生产问题，进行系统性能调优和故障排查； 5. 参与新技术探索，推动技术创新和落地。