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。
在大模型与智能体（Agent）成为核心交付形态的趋势下，我们亟需构建科学、高效、贴合业务目标的AI评测能力，驱动Agent能力持续突破上限。作为AI评测工程师，你将深度参与从需求定义到上线监控的全生命周期，打造覆盖能力、鲁棒性、安全性与业务价值的多维评测体系。 具体你将负责： 1. 设计并落地面向真实业务的 Agent 评测体系：针对多步推理、工具调用、代码生成、记忆管理、多Agent协作等核心能力，构建覆盖准确性、鲁棒性、一致性、安全性、执行效率等的多维评估标准与场景化 Benchmark； 2. 构建高质量动态评测数据集：基于真实业务轨迹、合成数据（Synthetic Data）、对抗样本与失败案例（Badcase），持续演进评测集，探索 Agent 能力边界； 3. 研发自动化、高扩展的评测框架与工具链流水线：实现数据管理、指标计算、结果分析与可视化的一站式支持，提升评测效率； 4. 深度分析评测结果：精准定位Agent在推理、规划、记忆、工具使用等环节的缺陷，输出结构化诊断报告与优化建议，推动agent开发团队持续迭代； 5. 评测流程标准化建设：参与AI项目全流程，从需求阶段提供评测支持到上线后的持续观测，保障评测环境稳定性、数据质量与结果可复现性 6. 跟踪LLM与Agent前沿技术（如ReAct、Plan-and-Execute、Self-Reflection等），研究并引入先进评测方法（参考GAIA、AgentBench等行业基准）；
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。
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。
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。