阿里巴巴AI Agent优化工程师-训练/数据/评测

任职要求

基础要求
1、专业要求：计算机、数学、统计学等相关专业硕士/博士优先，优秀本科生不受限制；
2、模型理解与优化：深入理解Transformer和主流LLM模型架构演进原理，对后训练算法有实操经验和深刻认知，拥有Agentic RL训练实操经验者优先；
3、AI应用构建能力：掌握主流AI协议（MCP、Skills等）、记忆系统（Memory）、知识库（RAG），独立开发过具备一定影响力AI应用者优先；
4、代码与工程能力：较强Python编程能力，熟练掌握Pytorch，了解大模型训练与推理框架（Megatron-LM、vLLM、DeepSpeed等），能高效处理分布式环境下的工程问题；
5、数据构建能力：有很强的Data-centric AI的意识，精通后训练所需高质量数据挖掘…

工作职责

这是一个综合的AI推理、优化的技术岗位，适合希望从事以下工作的候选人投递：
● 希望从事AI应用构建与模型优化工作的候选人
● 希望从事AI应用数据构建与自动化评测工作的候选人
● 希望从事多模态AI应用构建与算法优化工作的候选人

围绕真实业务核心场景，参与AI应用的系统化构建与优化，把AI变为业务增长引擎，具体职责包括以下相关方向的一项或多项：
1、AI应用全生命周期演进：深度参与业务问题建模、应用架构设计、上下文工程、训练数据构建、自动化评估体系、模型后训练优化等；
2、数据飞轮构建：打造高质量数据生产链路，探索合成数据（Synthetic Data）与高效蒸馏技术方案，跑通“业务-模型-反馈”迭代闭环；
3、评测体系构建：面向业务目标，设计完备的AI应用效果评估体系，构建自动化评估框架，建立离线评估与在线业务指标联动的量化评估能力；
4、强化学习与奖励机制设计：构建可工程化的Reward体系与RL训练环境，提升模型在垂直业务场景中的可控性与泛化能力；
5、AI外部能力体系搭建：实现AI应用所需的知识库（RAG）、长短期记忆系统（Memory）、工具调用、多Agent协作框架等
6、多模态AI应用开发：构建AI应用的多模态感知与推理能力，解决在UI自动化、视觉理解与审核、多模态会话等场景的落地应用问题。