阿里巴巴阿里国际-客服Agent算法专家-杭州
任职要求
* 计算机、人工智能、自然语言处理等相关专业硕士及以上学历，具备扎实的NLP理论基础； * 3年以上NLP算法研发经验，有完整的大模型项目落地经验，熟悉主流LLM（llama、Qwen等）的技术架构与训练流程； * 精通大模型微调技术，有实际的SFT（LoRA、全参微调等）和强化学习（DPO/PPO/GRPO）项目经验； * 具备良好的代码能力（Python为主），熟悉各类LLM任务，熟…
工作职责
1. 负责国际电商平台下客服场景下大语言模型相关算法的研发与落地，聚焦智能客服Agent系统建设，包括但不限于：在热线客服机器人、外呼对话机器人、客服质检等 2. 主导大模型的预训练、微调、强化学习等关键技术在客服业务中的应用与优化； 3. 跟踪前沿大模型技术（如MoE、长上下文建模、推理优化、Agent架构演进等），结合业务需求推动创新技术快速落地； 4. 构建高质量的标注数据体系，设计高效的指令微调策略，提升模型在垂直场景下的泛化能力与稳定性； 5. 与产品、运营及工程团队紧密协作，完成从模型研发到线上部署、效果评估的全链路闭环。
1、行业算法攻坚 主导2B商业化场景客服agent行业级解决方案的实现与落地，推动算法模型在b端客户的解决方案与效果交付。 熟悉包括但不限于LLM、Agent/Multi-agent、 Tool Learning、RAG、RLHF等技术，探索大模型和商业化2b领域的结合，实现在业务中的应用落地。 2、跨域协同创新 联动产品、运营团队定义商业化指标和整体解决方案设计，构建算法-业务闭环优化机制，协调数据中台、云计算资源，保障算法服务稳定性。
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。
岗位职责： 该职位通过大模型训练、Agent、RAG、N2SQL、NLP、语音处理等技术创新和突破，构建Agent通用平台、大模型训练平台等工具产品，同时支持对话机器人等垂直应用及智能产品的建设。欢迎敢于接受挑战的候选人加入我们，一起赋能企业客户。我们的研究方向包括但不限于： 1、通用大模型、推理大模型预训练、微调、强化对齐等技术的持续研究创新； 2、多语言大模型、领域大模型的训练技术研究与落地； 3、AI数据清洗、加工、合成、自动标注技术研究与落地； 4、文本机器人、语音机器人、质检机器人等客服域技术的研发与落地； 5、多Agent、RAG、N2SQL、自主决策等技术的研究与落地； 6、入呼大模型机器人、外呼大模型机器人研发经验；熟悉VAD, ASR, TTS等语音相关技术； 以上方向擅长其中1个即可
1.探索和落地大数据领域Agent和AIOps技术风险领域的前沿技术和应用场景，包括智能问答、推理分析、容量规划、数据治理、业务诊断、风险预测等，并将研究结果应用到数据平台和数据业务领域，不断推动服务能力升级。 2.整合多源异构数据来源，构建数据基座，结合传统AI算法和LLM，设计和实现Agent或传统AIOps架构。 3.解决算法工程化的问题，包括端到端应用算法解决方案、模型优化和在线模型更新、场景仿真实验和调优等。不断提升各应用场景的召回率和准确率。