阿里巴巴日常实习生-AI Coding研发实习生-客户端/Web方向

加入阿里云 AI Coding 创新团队，参与下一代智能代码补全系统的研发工作。你将基于 Agent 架构和上下文工程技术，构建主动式编码行为预测与代码推荐引擎，重新定义开发者与 IDE 的交互方式。 工作职责 1、参与基于 Agent 模式的智能代码补全系统设计与开发，实现从被动补全到主动预测的范式升级； 2、研发上下文工程相关能力，包括代码语义理解、编辑意图识别、跨文件依赖分析等核心模块； 3、参与 Prompt Engineering 与 Agent 工作流设计，探索 LLM 在代码补全场景的最佳实践； 4、参与模型推理服务的性能优化工作，包括推理延迟优化、模型量化、推测解码（Speculative Decoding）等技术探索，确保补全响应的实时性； 5、协助构建评测体系，设计补全效果的量化指标与 A/B 测试方案。

岗位概述 我们是阿里云 AI Coding 创新团队，致力于重塑软件开发范式，打造下一代 AI 原生智能开发工具。在这里，你将深度参与 AI 编程有关的场景定义、效果评估与持续优化，确保产品在代码生成、理解、补全、测试等核心场景中达到业界领先效果。 工作职责 1、构建端到端的 AI Coding 评测体系：设计覆盖多语言、多场景、多维度（正确性、安全性、可维护性、性能、一致性等）的自动化评测框架，支撑模型迭代与产品发布； 2、研发高质量评测数据集与指标：通过合成数据、真实用户反馈、开源项目挖掘等方式构建代表性评测集；定义并实现量化指标（如 Pass@k、CodeBLEU、执行成功率、静态分析合规率等）； 3、开发智能评测 Agent 与仿真环境：构建可模拟开发者行为的评测智能体，支持复杂上下文（跨文件、工程级依赖、调试交互）下的能力评估； 4、协同算法与工程团队：参与大模型训练数据筛选与合成、RAG 效果验证、推理策略优化等环节，提供评测驱动的反馈闭环； 5、推动评测平台工程化：建设高可用、可扩展、低延迟的评测服务系统，支持大规模并发评测任务调度与结果分析。

负责AI代码生成核心技术研发、智能IDE后端架构建设、工程级代码理解能力开发、企业级与国际化能力建设，以及AI编程新方向的探索与产品化落地。 工作职责： 1、负责基于AI模型的代码生成与补全核心算法的研发工作； 2、优化生成代码的质量、准确性与可维护性，确保符合工程规范； 3、构建支持多语言、多场景的通用代码生成能力体系； 4、设计并实现生成结果的智能排序与推荐机制； 5、负责AI编程工具后端服务的架构设计、开发与持续迭代。 关键挑战和产出： 1、你将打造业界领先的 Coding Agent 引擎，让生成的代码不仅正确，更具备工程美感与长期可维护性； 2、你将面对无数复杂 Agent 工程问题，包括上下文管理、智能体架构、编码、测试各种智能体开发，以及性能调优。我们可以携手一一突破； 3、你将深入 AI Agent 核心算法领域，解决长期记忆、大规模智能体协同等复杂问题； 4、你将参与 Qoder 智能体大模型的设计和训练过程，与通义算法工程师一起打造世界顶尖模型。

你的使命 ：代码是构建数字世界的积木，而我们正在重塑积木的搭建方式。 我们不满足于简单的“代码补全”，我们正在构建一个“能读懂整个软件工程”的 AI 智能体。 在这里，代码不仅是被编写的，更是被 AI 理解、推理和共创的。你将加入一支精英特种部队，用最前沿的 LLM 技术，把科幻电影里的编程场景变成数百万开发者手中的日常工具。 你将面临的挑战 (Responsibilities) - 重塑代码生成引擎：不仅仅是 生成，你要挑战如何让 AI 写出符合工程美感、可维护、无 Bug 的生产级代码； - 突破 Context 极限：解决大模型“记不住”的问题，利用 RAG、静态分析（AST）等技术，赋予 AI - 阅读海量项目代码的能力，实现跨文件的深度语义理解； - 打造 AI 编程 Agent：参与设计具备规划、执行、反思能力的编程智能体，让它像资深架构师一样思考； - 探索交互的边界：从 Chat 到 Edit，从图生代码 to 语音编程，你将探索下一代 IDE 的交互形态。