阿里巴巴数字零售技术部-高级算法工程师（广告）-杭州

依托阿里巴巴集团强大的技术生态，基于菜乌深耕多年的物流供应链产品技术中后台，搭建具备跨境出口业务特色的小包裹物流履约产品技术体系。 通过对接全链路各环节的物流资源，搭建C2G全球网络。基于信息流高效协同“揽收、调拨、集运、组包、配舱、清关、卡班运输、未端派送、逆向退回等”各物流环节，提供“优先、标准、简易、经济等”各样时效等级的物流产品与解决方案，完成前台电商供应链的物流需求履约。 通过工程、数据、算法的结合，对包裹可达计算、线路路由、订单分配、大包配舱、时效预测、异常管理等环节进行辅助与优化，助力提供具备一定成本、时效优势，服务稳定的物流服务。 1、针对跨境物流的计划场景，做单量中长期预测、包裹全链路时效预测等预测算法，制定合理、有效并具有一定创新性的技术解决方案。 2、深入理解业务特性，参与大数据分析和挖掘，与业务方做深度的交流与协同。将算法应用到实际场景，解决复杂业务问题。 3、持续优化预测算法效果，保障在日常以及大促期间的业务使用体感，适应业务的快速发展和变化。 4、在基础技术之外，跟踪业界最新算法趋势，尝试大模型等新型AI技术在预测算法中的应用，确保技术领先进性。

# 关于我们 我们正在构建面向全球物流网络的 AI Agent 自动决策大脑。通过大模型（LLM）、智能体协同与自动化推理，让系统具备“感知-思考-行动-学习”的闭环能力，驱动“服务采购、干线运营、分单决策、全链路调度、端到端监控、成本分析优化”等核心业务系统的全面智能化，实现资源规划、智能分单、运力调度、异常自愈等关键功能。这是一个将前沿 AI 技术与真实商业场景深度结合的创新战场，是每天影响数百万包裹命运的生产系统。 # 主要工作内容 ● 设计并实现基于 LLM 的 AI Agent 架构，支持任务分解、工具调用、多智能体协同与反馈学习； ● 开发智能决策引擎，将业务规则、实时数据流与大模型能力深度融合，构建可解释、可干预的自动化系统； ● 主导 Agent Workflow 编排系统建设，优化 Prompt Engineering 策略，提升模型在物流垂直场景的准确性与鲁棒性； ● 推动 AI 能力与后端工程系统的无缝集成，确保高可用、低延迟、可监控的服务体验； ● 探索 RAG、Function Calling、Memory 机制等前沿技术在物流调度中的落地路径。

1、负责搜索推荐系统的算法设计与优化，提升用户搜索和推荐的精准度与满意度。 2、研究和应用深度学习、强化学习、大模型等技术，优化算法包括但不限于，个性化召回&排序算法、全链路策略机制算法、Query理解和商品相关性优化。 3、参与系统架构设计，确保算法在大规模数据和搜推多场景下有效。 4、与产品和数据团队紧密合作，通过数据驱动优化业务策略和算法模型，解决关键业务问题，提升用户转化和留存。 5、跟踪业界最新技术动态，推动搜推技术的创新和应用。

团队介绍： 依托阿里巴巴集团强大的技术生态，基于多年的物流供应链产品技术中后台，搭建具备跨境出口业务特色的小包裹物流履约产品技术体系。 通过对接全链路各环节的物流资源，搭建C2G全球网络。基于信息流高效协同“揽收、调拨、集运、组包、配舱、清关、卡班运输、未端派送、逆向退回等”各物流环节，提供“优先、标准、简易、经济等”各样时效等级的物流产品与解决方案，完成前台电商供应链的物流需求履约。 通过工程、数据、算法的结合，对包裹可达计算、线路路由、订单分配、大包配舱、时效预测、异常管理等环节进行辅助与优化，助力提供具备一定成本、时效优势，服务稳定的物流服务。 1. 面向AIDC 跨境物流场景，设计并实现合适的物流业财解决方案，覆盖合同订购、价格管理、计量、计费、折扣、账单、发票、资金收付、核算、管报分析等一个或多个模块，确保在高并发、大数据量、超大资金规模下的资金安全，以及对物流履行系统的服务高可用性，满足财务业务日常运营工作的SLA时效和数据质量要求。 2. 和团队一起产出物流业财平台的演进方向，并按路线图进行迭代，确保系统架构的先进性，并兼顾技术成本以及业务支撑效率。 3. 承担物流业财领域的技术方案设计和业务研发，对业务需求进行合理的抽象和设计，并参与编码工作，确保项目的进度和质量，驱动业务快速健康发展。