阿里巴巴日常实习生-业务技术-AI Agent优化工程师（训练/数据/评测）

在这里，你将有机会： ● 主导 AI Agent 的设计与优化——围绕大模型构建多 Agent 协作、任务规划、工具调用（Function Calling / MCP）、记忆与上下文管理等核心链路，持续提升 Agent 的准确率、稳定性与执行效率。 ● 参与构建 Agent 工程化体系，打造可复用的编排框架、评测基线、效果回归与可观测性能力，系统性优化 Agent 的端到端表现，推动智能化研发范式升级演进。 ● 深度参与国民级软件淘宝的 Agent 能力建设，与业务、算法、设计团队深度协作，把 Agent 能力转化为稳定可用的线上应用，推动产品快速迭代。 ● 面向 Agent 多轮推理成本、响应延迟、长链路稳定性、效果与成本平衡等技术前沿挑战，主导优化方案的设计与实施，提升淘宝用户的智能交互体验。 ● 与团队的专业小伙伴共同设计高效率、高系统化、高鲁棒性的 Agent 架构，打造稳定、流畅的智能业务体验。 加入我们，投身业内最前沿的 AI Agent 研发与优化。你将与来自不同部门的优秀人才合作，既能获得专业指导与协作，也能在工作中不断挑战自我，在职业生涯中持续成长，享受 Agent 落地带来的乐趣和成就感。来吧，我们等你加入！

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。

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

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