阿里巴巴阿里国际站-AI+工程师-全球化
任职要求
1、硕士及以上学历,计算机科学、人工智能或相关专业,有优秀的学习能力和技术热情。 2、3年以上相关工作经验,有成功落地的AI项目经验。理解 LLM 与业务系统的集成模式,熟悉大模型相关概念。包括但不限于:RAG、Skill、MCP、Function Calling、Agent 编排、流式输出、向量数据库选型与应用等。能构建…
工作职责
1、参与阿里巴巴跨境数字商业板块,ICBU的全球卖交易、支付、物流产品相关系统架构设计及研发; 2、负责AI技术在产品中的应用,开发创新的解决方案,提升用户规模和业务效率; 3、与产品团队紧密合作,理解业务需求,设计并实现高效的Agent; 4、参与相关领域板块的系统设计、落地以及运维,协调业务发展,协调研发资源、把控系统实施节奏。
1. 探索大模型与智能体技术在alibaba.com全球化销售、商家和商品等业务的落地应用,如在潜客挖掘、客户分层、商家培育、智能发品、经营助手、智能诊断等场景下的适配方案,用创新的思路和技术方案解决业务带来的挑战,驱动业务增长与商家体验提升。 2. 研究大模型相关的训练、优化和应用技术,包括指令微调、RLHF、工具学习、提示词/上下文工程、RAG、Agent架构等,跟踪相关领域前沿进展,进行各类方案的技术选型和工程实现,并与产品、UI/UX、测试及运维团队紧密协作,确保项目高质量交付。 3. 设计并开发高可用、高并发的分布式服务,构建微服务架构(如Spring Cloud/Dubbo),优化服务API性能与线上稳定性,负责数据库、缓存、消息队列等组件的技术选型与性能调优。
钉钉(DingTalk)是服务全球企业的智能协作平台,悟空(WuKong)是钉钉旗下企业级AI助手产品。我们正在推进产品的全球化布局,寻找具备国际化视野与AI工程能力的研发伙伴,共同打造面向全球用户的下一代智能工作平台。 1、全球化AI技术架构研发:参与DingTalk及WuKong全球化AI应用的技术架构设计与落地,结合海外业务目标进行系统规划,解决多区域部署、多语言适配、数据合规等全球化技术挑战,保障系统性能与稳定性。 2、跨团队协作与目标对齐:与产品、设计、国际化业务等多方团队紧密协作,理解全球不同市场的业务需求与用户特征,推动产品的持续迭代与技术升级。 3、AI工程能力建设:规划并主导AI工程技术的升级迭代,包括但不限于大模型应用集成、Agent框架、RAG pipeline等方向;对所负责系统主动担当,快速响应问题,持续优化研发效率、系统质量与服务稳定性。 4、全球化基础设施适配:参与全球化基础架构的设计与优化,涵盖多区域容灾、跨境网络优化、国际合规(GDPR等)等关键领域。
团队介绍: AE 技术部致力于打造全球买、全球卖的极致购物体验,通过世界一流的技术架构,服务全球200+多个国家和地区的数亿消费者与数十万卖家。面对多元化的用户需求、本地化挑战以及独特的数据安全政策,我们构建了独特的系统部署与架构设计,涵盖基础链路、用户增长,商家商品,运营平台及泛导购等核心领域,为全球电商业务提供创新解决方案! 职位描述: AI 全栈工程师是一个高度综合性的技术角色,要求工程师能够覆盖AI智能领域的全流程开发工作,需要在掌握传统工程研发、机器学习、深度学习的核心技术的同时,还需熟悉从数据处理、模型训练到部署落地的各个环节,并具备跨团队协作的能力。 主要工作内容: 1、负责电商领域AI相关产品的全流程开发,包括但不限于大模型 Agent 应用的架构设计、工程实现、系统部署及迭代优化; 2、参与大模型技术在多场景解决方案中的落地实施,开展技术攻关与效果验证,推动 AI 能力在商业化场景的价值转化; 3、主导/参与大模型应用开发和技术中台建设,持续优化系统架构的高可用性、可扩展性及服务稳定性; 4、探索前沿技术落地可能性,参与技术决策并推动关键技术预研,构建企业大模型应用技术生态; 5、协同运营、产品、设计等协同团队共同完成复杂项目的技术方案设计与实施。

我们是谁: 我们是阿里国际数字商业集团(AIDC)旗下的商品详情基础链路团队,负责 AliExpress 平台商品详情页的核心技术研发。团队承载着全球数亿消费者的购物体验,日均 PV 过亿,是国际电商业务的核心基础设施。 我们正在寻找对大模型技术应用充满热情的 AI 开发工程师,加入阿里国际电商(AliExpress)商品详情基础链路团队。你将深度参与 AIGC 在电商核心场景的落地,通过大模型微调和 Agent 体系建设,重构商品内容的生产与呈现方式,为全球消费者打造更智能、更个性化的购物体验。 职位描述: 1)负责大模型微调与场景优化:Qwen、DeepSeek 等主流大模型在电商垂直领域的微调工作,包括 SFT和 RLHF、熟练掌握 LoRA、QLoRA、P-Tuning 等低秩自适应技术; 2)AI Agent 体系设计与开发:设计面向电商场景的 AI Agent 智能体,实现多任务协同、工具调用和自主决策能力、基于 LangChain、LangGraph、Dify 等框架搭建 Agent 应用,实现与商品中心、营销中心等业务系统的深度集成;探索多 Agent 协作模式,构建商品内容生产的自动化流水线; 3)RAG 系统与知识库建设:构建基于检索增强生成(RAG)的商品知识问答系统,整合商品属性、用户评价等多源信息、负责非结构化数据的处理、切分、向量化和索引构建,优化检索召回率和相关性排序; 4)工程化与性能优化:负责 AI 服务的工程化部署,包括模型量化、蒸馏、缓存策略和弹性伸缩、优化推理延迟和吞吐量,支撑大促期间的高并发访问(双 11、黑五等);