阿里巴巴阿里国际站/Alibaba.com-Agent 算法工程师-Accio-杭州
任职要求
1. 计算机、人工智能或数学相关专业硕士及以上，有扎实的计算机知识和NLP功底 2. 精通PyTorch/TensorFlow等框架，具备大规模语言模型（如LLaMA/Qwen/DeepSeek-R1等）训练与优化经验 3. 熟悉强…
工作职责
我们是阿里巴巴国际数字商业集团-阿里巴巴国际站-Accio算法团队。阿里巴巴国际站是全球最大的跨境B2B数字化贸易平台。 1. 深入探索 LLM 在电商搜索场景中的推理能力与深度研究（Deep Research）模式，优化信息整合与总结效果，打造高效、精准的智能搜索产品，推动 AI 技术在实际应用中的突破； 2. 负责 Accio Agent研发，打造下一代B端采购全新交互体验： a. 设计并实现基于 Reasoning LLM 的 Research Agent，提升搜索结果的理解、推理与结构化总结能力； b. 探索LLM Reasoning技术（如思维链、多步推理），优化复杂查询的Deep Research模式，实现长文本理解与跨文档信息融合； c. 优化网页搜索和自有品商搜索的RAG系统 3. 模型优化： a. 基于蒸馏和RL技术进行Post-training，训练融合CoT和CoA的Agent原生模型，使得模型具备多步推理能力和多步工具调用的能力 b. 探索多模态信息（文本、图像、结构化数据）融合的搜索与生成技术 c. 探索电商场景下Reward模型的定义和构建
我们是阿里巴巴国际数字商业集团-阿里巴巴国际站-Accio算法团队。阿里巴巴国际站是全球最大的跨境B2B数字化贸易平台。 1. 负责电商搜索场景的Agentic Pro Search/Deep Research等能力的开发实现，负责跨境电商垂直多语言多模态大模型的研发，包括SFT到Agent Reinforcement Learning的LLM全链路post-training技术建设。 2. 负责AI Native专项能力建设，包括但不限于 Agentic Reasoning, Agentic RAG System, Multi-Agent System等。 3. 负责跨境电商AI创新业务落地，包括但不限于用最前沿的Reasoning/Agentic RAG技术，重构B2BSourcing的全新交互体验。 4. 负责LLM的前沿技术探索，持续迭代自研模型能力，支撑AI Native产品落地。
我们是阿里国际-Accio算法团队。Accio是阿里巴巴集团的战略级AI原生应用产品，也是全球首个B2B AI Search Agent，我们通过持续探索Agent、LLM、VLM、RL、Reasoning、AI Search等前沿技术，自研基座、Agent系统以及AI Search系统，驱动实现全球B2B电商贸易业务跨越式发展。 职位描述： 1. 负责开发和优化AI原生的全网搜索系统，包括但不限于文本和多模态模型训练、跨模态生成与检索、生成式搜索技术等； 2. 负责搜索系统算法设计与实施，负责搜索系统中的query理解、召回、相关性、排序等关键模块的算法设计与优化； 3. 负责全网商家/商品的Deep Research、全网询盘Agent链路的设计、实现和优化，负责将业界的SOTA Agent模型在业务场景中落地。
关于我们 我们是阿里巴巴国际数字商业集团-阿里巴巴国际站-Accio算法团队。阿里巴巴国际站是全球最大的跨境B2B数字化贸易平台。 我们团队一直追求极致的技术创新 (每年都有多篇顶会paper)，从Bert到T5，多次推动业务跨越式发展。去年自研LLM完整技术栈，成功驱动生意助手大规模商业化落地。今年正在全力打造全球首个B2B AI Sourcing Agent，自研Agent框架和全新AI Search系统，目前已成功全球发布，迈向更广阔的未来。 职责描述： 1. 负责跨境电商垂直多语言多模态大模型的研发，包括SFT到RLHF的LLM全链路post-training技术建设。 2. 负责AI Native专项能力建设，包括但不限于NL2SQL, RAG System, Agent System, Function Call, Workflow Reasoning等。 3. 负责跨境电商AI创新业务落地，包括但不限于用最前沿的RAG/Agent技术，重构B2B Sourcing的全新交互体验。 4. 负责LLM的前沿技术探索，持续迭代自研模型能力，支撑AI Native产品落地。
我们是阿里巴巴国际数字商业集团 - Accio 工程团队，正在打造全球 B2B 电商领域首个 AI Agent 产品（www.accio.com）。 我们致力于突破传统电商的局限，利用 AI 技术重构跨境贸易的作业流——从趋势洞察、新品研发、全网寻源、多模态匹配，到商家验证。我们在做一个能够处理复杂商业逻辑、具备深度辅助决策能力的智能终端，探索技术在 B2B 复杂场景下的赋能边界。 * 构建高适应性的 Agent 交互架构： 主导设计能够动态响应 AI 推理结果的组件协议与通信机制。你需要解决当后端返回非结构化、流式（Streaming）甚至不确定的数据时，前端如何通过稳健的架构实现精准的 UI 渲染与状态管理，确保用户体验的流畅性与确定性。 * 探索“人机协同”的下一代体验： 深入参与 Agent 业务逻辑设计，负责将前沿的 AI 交互范式（如生成式 UI、多轮对话上下文管理、主动式交互）转化为可落地的工程代码，在浏览器端实现高密度的信息聚合与复杂的富交互功能。 * 建立 AI 时代的工程化标准： 负责 Agent 产品的研发效能与质量体系。面对 AI 带来的长链路延迟与随机性挑战，建设专门的端侧性能优化方案、全链路可观测性平台以及针对 AI 输出的自动化评测（Eval）机制，保障产品在极端场景下的稳定性。