阿里巴巴日常实习生-业务技术-AI Agent应用开发工程师

我们正在寻找热爱AI的你，共同探索电商领域智能应用新可能。如果你渴望在最复杂的电商生态中，充分发挥AI应用的巨大价值，构建电商领域下一代AI技术体系，这里是你最理想的舞台！加入我们，你将： 1. 重塑消费者体验：建设大模型智能化比价辅助决策、Al消费者智能问答助手等多元AI工具，提高用户购物体验，并进一步探索AI Native的新消费者产品形态； 2. 赋能商家智能化运营：基于大模型调度多领域智能体，实现智能客服、采购寻源、内容生成、直播运营等全链路提效，赋能千万商家； 3. 构建平台级技术基建：开发AI代码生成工具提升研发效率，打造面向运营小二的智能提效平台，探索面向全体企业员工办公场景的智能体架构； 在 AI 与技术深度融合的新时代，让我们一起定义未来！来吧，期待你的加入，开启属于你的 AI 应用创新之旅！

1、主导基于大模型的AI Agent全生命周期研发，包括通用型及垂直领域AI Agent的应用构建、模型训练与评测； 2、运用SFT、RL等Post-training训练方法，提升大模型在自主规划（Planning）、多步推理、工具调用、RAG、记忆、长周期任务执行等方面的能力； 3、跟踪LLM与Agent领域的国际前沿技术动态，推动技术创新在业务场景中的落地应用，重点突破复杂推理、Agent记忆、自演进系统、Agentic RL等方向的技术创新； 4、持续优化Agent算法与系统架构，构建端到端的Agent评测体系，开发自动化评估工具与多维评价指标，提升Agent系统性能与效率，打造业内领先的AI Agent系统级技术方案。 5、具体业务/研究场景包括但不限于：面向Agent基础设施的通用系统/组件的自优化算法、记忆系统、智能运维Agent、多Agent协作系统、Harness设计、高效后训练Pipeline等

1. 探索基于强化学习的智能运维（SRE）Agent技术，通过模拟复杂故障场景训练决策策略，构建具备根因诊断、自主决策的智能系统，结合推理规划、多轮工具调用、因果推断与反事实推理等前沿技术，推动运维智能化的突破性进展。 2. 参与核心算法设计与系统开发，探索结合因果建模与反事实推理方法，解决动态环境下的根因诊断与决策优化问题。 3. 基于真实生产数据或开源数据集，搭建故障模拟环境并定义多维度奖励函数，实现多轮工具调用能力（如日志分析、指标监控、配置管理API），构建端到端的智能运维原型系统，设计对比实验评估Agent性能，撰写技术报告并参与论文或专利撰写。

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。