阿里巴巴大模型算法工程师-AI Business
任职要求
1、硕士及以上学历，计算机科学、人工智能、电子工程等相关专业； 2、精通Python/C++/Java至少一门语言，熟悉PyTorch/TensorFlow框架及Linux开发环境。 3、深入理解大模型底层技术（如Transformer架构、预训练策略），具备LLM训练调优实战经验； 4、熟悉多模态模型（VLM/VLA）或计算机视觉技术（CVPR/ICCV论文经验优先），有文生图、视频生成等项目经验者优先； 5、掌握强化学习、分布式训练、模型量化等优化技术，具备大规模数据处理（Hadoop/Spark）及高并发系统开发能力。 6、极强的逻辑…
工作职责
关于我们： AI Business 成立于2023年4月，是阿里国际数字商业集团设立的一层业务组织，专注于大模型技术能力建设和 AI 原生应用和产品的打造，旨在用最先进的 AI 技术重塑平台竞争力，为商家和用户带来极致电商体验。 作为跨境电商领域的 AI 先锋，我们坚定地相信人工智能对塑造未来电商的关键作用，并坚持对 AI 领域人才的培养和发展。我们已经汇聚了业内顶尖的 AI 算法专家、AI 工程师和AI产品团队，并诚挚邀请有共同使命感、追求创新与卓越的 AI 人才加入我们的团队，共同用AI技术书写数字商业领域的新篇章。 职位描述： 1、负责多语言大语言模型（LLM）的预训练、微调及优化，探索高效训练策略（如低资源语种能力迁移、任务调度优化等），提升模型性能与跨文化场景适应性； 2、构建多模态大模型技术体系，包括图文生成、视频内容生成、多模态检索与信息抽取，支持商品虚拟试穿、智能客服等业务场景。 3、推动大模型与业务深度融合，开发基于LLM的对话系统、Agent产品及RAG系统，优化电商文本生成、跨语言信息匹配、时间序列预测等场景的智能决策能力； 4、设计强化学习对齐算法（如RLHF/DPO），提升模型在垂直领域（如商品推荐、用户交互）的精准度与可控性。 4、实现大模型的高效推理部署，包括模型压缩量化、GPU并行计算优化（如CUDA加速），确保高并发场景下的服务稳定性； 5、探索生成式AI与电商场景结合的前沿技术（如AIGC内容生成、多模态商品检索），推动技术规模化落地。
1.参与行业领先的AIGC项目，如大语言模型，多模态模型等 2.综合运用大模型、判别式模型等算法技术，提升多维度文本控制生成能力 3.参与完整LLM整体训练框架方案设计，和端到端解决方案的实现 4.推动AIGC在业务的落地，参与实现系统性、可复制、可规模化的解决方案 5.支持LLM、MLLM方向的新技术研究和落地应用，支持指令微调、强化学习相关算法需求
AI Business成立于2023年4月，是阿里国际数字商业集团设立的一层业务组织，专注于AI技术能力建设和AI产品能力输出，旨在用最先进的AI技术重塑平台竞争力，为商家和用户带来极致的电商体验。 作为跨境电商领域的AI先锋，我们坚定地相信人工智能对塑造未来电商的关键作用，并坚持对AI领域人才的培养和发展。我们已经汇聚了业内顶尖的AI算法专家、AI工程师和AI产品团队，并诚挚邀请有共同使命感、追求创新与卓越的AI人才加入我们的团队，共同用AI技术书写数字商业领域的新篇章。 1、负责AI大语言模型、图像模型等深度学习模型的在线推理、离线训练优化工作； 2、负责AI生态内基础引擎系统能力的建设，包括信息检索、AI记忆、流程调度等。 3、负责AI算法服务能力建设，针对业务场景的真实需求，设计合理的技术方案和路线。
作为大模型评测研发工程师，将负责“大模型通用Benchmark评测体系”与“业务领域Benchmark构建”的全链路研发：从评测数据集设计、智能化自动化评估方法探索研究、指标实现，到平台化落地，精准衡量模型能力边界，持续驱动模型语料优化与模型迭代 通用 Benchmark 研发 • 持续迭代覆盖语言理解、推理、知识、幻觉、对齐、代码、多模态、Agent 等各个维度的自动化评测框架； • 研究并实现更贴合业务发展的评测方法与指标，构建高效、可扩展、可复现、可解释的评测引擎 业务领域 Benchmark 构建与评测 • 深入跨境电商各个业务领域，构建领域Benchmark，真实反馈模型业务表现 • 设计场景化评估方案，如RAG、Agent、COT、 In-Context Learning等，并形成端到端评测能力； 评测方法研究 • 探索基于 LLM-as-a-Judge、人类偏好对齐、模型解释性等前沿评测技术 • 跟踪 ACL / EMNLP / NeurIPS / ICML / ICLR 等会议，高效复现SOTA方法，形成可比对可参考的评估系统
1，负责电商数据仓库的ETL流程设计、开发与优化，尤其关注招商、营销活动（含大促）等核心业务场景的数据集成，确保数据的准确性、实时性和为业务决策和AI应用提供高质量数据基础。 2，主导电商领域的数据建模工作，构建满足用户画像、商品分析、营销效果评估等业务需求的多维数据模型，支持精细化运营、个性化推荐和智能决策。 3，与电商业务、招商、营销业务和数据科学等组紧密合作，深入理解业务痛点和增长目标，提供创新的数据解决方案，优化数据处理流程，提升数据赋能业务的能力。 4，参与大数据平台的优化和扩展，探索并应用AI技术（如机器学习、自然语言处理等）提升数据处理效率、数据质量和数据洞察能力，例如智能数据清洗、异常检测、特征工程自动化等。 5，编写高质量的代码和技术文档，确保代码的可维护性、可扩展性和可理解性，并积极参与技术分享和知识沉淀。 1，Responsible for the design, development, and optimization of ETL processes for the e-commerce data warehouse, with a focus on core business scenarios such as merchant acquisition, marketing campaigns (including major promotions), ensuring accurate, real-time, and efficient data transmission, and providing high-quality data foundation for business decisions and AI applications. 2，Lead data modeling efforts in the e-commerce domain, building multi-dimensional data models that meet the business needs of user profiling, product analysis, marketing performance evaluation, etc., supporting refined operations, personalized recommendations, and intelligent decision-making. 3，Collaborate closely with e-commerce business, merchant acquisition, marketing, and other teams to deeply understand business pain points and growth objectives, provide innovative data solutions, optimize data processing workflows, and enhance the ability of data to empower business. 4，Participate in the optimization and expansion of big data platforms, explore and apply AI technologies (such as machine learning, natural language processing, etc.) to improve data processing efficiency, data quality, and data insight capabilities, such as intelligent data cleaning, anomaly detection, and automated feature engineering. 5，Produce high-quality code and technical documentation to ensure code maintainability, scalability, and understandability, and actively participate in technical sharing and knowledge accumulation.