阿里巴巴1688-大模型算法高级工程师-AI搜索
任职要求
岗位要求 1. 对LLM/MLLM模型、智能体(Agent)领域有深入的研究,熟悉常见LLM/MLLM模型,理解LLM的原理和架构,熟悉大模型在推荐、生成、检索增强(RAG)等方向的应用,有行业成功应用经验。 2. 具备扎实的机器学习/深度学习基础,熟练掌握深度学习框架,如PyTorch等,并对其底层原理有深入理解;对常用网络架…
工作职责
职位描述 1、负责人工智能大模型的研发工作, 研发基于大模型的AI搜索、用户理解、ChatBot、检索增强、导购助手等应用,确保产品的创新性与实用性 2. 深度参与AI搜索类产品建设工作,主导大语言模型(LLM/MLLM)的预训练、持续训练、SFT、RLHF 等技术,不断提升模型的性能与表现。 3. 推动 AI 应用落地搜索场景,深入分析业务需求,通过技术手段提升作业效率与用户体验; 4. 持续关注行业内人工智能技术的发展趋势,引入前沿技术并进行创新应用
业务介绍: 我们是阿里巴巴国际数字商业集团的智能技术团队,负责阿里巴巴旗下多个国际化电商平台的搜索、推荐、广告、用增等技术。团队致力于将最前沿的AI技术与国际化电商业务问题深度结合,为用户打造更好更智能化的网上购物体验,同时赋能百万商家实现更高效的经营。 选择加入我们意味着投身入于高速发展的国际化电商业务,一起打造最先进的AI技术以驱动全球电商业务发展。 岗位描述: 1、负责支持业务迭代:推进来自搜索、推荐、广告、用增各域的产品需求快速落地。 2、负责系统架构设计:负责搜索、推荐、广告引擎的架构设计与优化,支撑多语言场景下的高并发请求处理,满足全球用户低延迟、高可用的服务需求。 3、负责性能调优:针对召回排序、模型训练&推理、特征计算等模块进行工程性能优化(如分布式计算加速、内存管理、GPU资源调度等),提升算法迭代效率。 4、负责工程平台开发:构建算法与工程协同的标准化平台,包括特征实时化平台、在线推理服务框架、AB实验平台等,支持算法快速迭代与业务效果验证。 5、负责大模型工程优化:负责生成式AI技术的工程落地,包含大模型训练、推理加速、多模态内容生成等技术工作。 补充说明:同时也招聘面向25年应届毕业的同学;
团队与角色介绍: 我们是国际数字商业集团(AIDC)智能引擎事业群下属的广告引擎团队,致力于构建下一代智能广告技术平台。本岗位将深度参与广告引擎核心系统研发,聚焦在线服务架构优化、算法工程化落地、高并发系统性能调优及稳定性保障体系建设,通过技术创新驱动广告业务增长。 岗位职责: 1. 智能广告引擎架构设计 ○ 主导AIDC广告引擎核心模块的技术架构设计与开发,构建高可用、低延迟的在线服务系统 ○ 推进算法工程化落地,设计与实现特征工程、模型训练、在线推理全链路优化方案 2. 大数据处理平台研发 ○ 开发支持千亿级数据处理的分布式计算框架,优化离线批处理与实时流式计算任务效率 ○ 构建高性能特征存储与计算系统,支持毫秒级实时特征抽取与复杂特征交叉计算 3. 系统工程优化 ○ 主导广告检索/排序/机制模块的性能调优,实现QPS与系统资源利用率的持续提升 ○ 设计多级容灾方案,建立全链路监控体系,保障99.99%+的系统可用性
我们是阿里巴巴国际数字商业集团的智能技术团队,负责阿里巴巴旗下多个国际化电商平台的搜索、推荐、广告、用增等技术。团队致力于将最前沿的AI技术与国际化电商业务问题深度结合,为用户打造更好更智能化的网上购物体验,同时赋能百万商家实现更高效的经营。 选择加入我们意味着投身入于高速发展的国际化电商业务,一起打造最先进的AI技术以驱动全球电商业务发展。 团队介绍 1、负责支持业务迭代:推进来自搜索、推荐、广告、用增各域的产品的数据需求快速落地。 2、负责数据架构设计:负责设计和开发大数据处理和分析模型以及报表搭建,支持业务决策和洞察挖掘 3、负责数据质量和调优:参与数据仓库的构建,优化数据模型,确保数据的准确性和可用性 4、负责数据平台开发:构建算法与工程,数据协同的标准化平台,包括OLAP分析平台,AB实验平台等,支持算法快速迭代与业务效果验证。 5、负责大模型相关Agent的应用:负责生成式AI技术的赋能,可以搭建或者使用大模型工具帮助业务做决策分析等相关技术工作。
团队介绍 "阿里巴巴国际数字商业集团的智能技术团队,负责阿里巴巴旗下多个国际化电商平台的搜索、推荐、广告、用增等技术。团队致力于将最前沿的AI技术与国际化电商业务问题深度结合,为用户打造更好更智能化的网上购物体验,同时赋能百万商家实现更高效的经营。 选择加入我们意味着投身入于高速发展的国际化电商业务,一起打造最先进的AI技术以驱动全球电商业务发展。" 职位描述 1.基于Lazada的海量用户和商家数据,探索使用深度学习,强化学习,Graph Embedding,迁移学习,知识图谱等前沿技术来解决广告业务所面临的多国家多语言场景,大规模异构数据的挑战,将前沿技术在广告业务上落地,用技术推到业务高速发展。 2.负责广告系统的核心召回、排序、竞价机制算法持续迭代优化,提升广告业务的核心指标,帮助Lazada广告业务高速增长。