阿里巴巴阿里控股-大模型算法工程师-人力资源方向

任职要求

1）教育与学术背景：
i)计算机、统计学、运筹学或相关专业硕士/博士学位
ii)在 NLP、IR 或机器学习顶级会议（如 ACL, EMNLP, KDD, NeurIPS, ICML等CCF-A/CCF-B论文）发表过高水平论文者优先。
2）大模型与算法能力：
i)深入理解 Transformer 架构及主流开源模型的底层原理；
ii)精通 PEFT（LoRA, Prefix-tuning）等技术；
iii)扎实的 NLP 功…

工作职责

利用生成式人工智能（GenAI）重塑组织发展与人力资源的底层引擎，你将负责构建基于大模型的人力资源系统，通过 Agent 架构实现复杂 HR 业务流程的自动化与智能化。
1）HR 领域大模型研发：
i)主导针对 HR 场景的 LLM 持续预训练与监督微调，提升模型对行业术语、职业技能、组织架构及职场逻辑的深度理解。
ii)设计并优化对齐策略，确保模型输出符合企业文化偏好、职业道德规范及劳动法律合规性。
2）下一代 Agent 架构设计与实现：
i)构建面向 HR 复杂任务的 系统，利用思维链、自反思及工具调用技术，实现从需求分析、人才寻访、自动邀约到面试评估的闭环自动化。
ii)解决长流程 Agent 在 HR 场景中的稳定性、幻觉控制及任务编排优化问题。
3）深度语义匹配与人才评估：
i)突破传统的双塔架构，利用 LLM 的 Zero-shot/Few-shot 能力重构人岗匹配模型，实现对候选人“软性技能”、“潜力”及“文化契合度”的量化评估。
ii)研发基于多模态技术的智能面试官系统，对面试过程中的文本、音频、行为数据进行深度解析与评价。
4）知识驱动的 RAG 系统优化：
i)构建企业级人才与组织知识图谱，并将其与 RAG（检索增强生成）深度结合，实现对企业规章、岗位说明书、海量简历库的精准问答与智能挖掘。
ii)优化 Embedding 算法及向量检索策略，解决 HR 领域长文本及结构化/非结构化数据混合检索的精度痛点。
5）人力资源数据挖掘与预测性分析：
利用算法模型对人才画像、组织健康度进行归因分析及趋势预测，为人力资源战略决策提供算法支撑。