阿里巴巴业务技术-AIGC 算法工程师(模型推理加速)-杭州

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、跟进业界 AIGC（SD、GAN、LLM等）在图像生成、编辑、理解等方向的前沿进展，探索图像、文字、视频等多模态生成与编辑技术； 2、负责手机相册场景下的图文生成、图像画质增强、图像超分、风格迁移、可控编辑、长尾数据合成、幻觉抑制等 AIGC 相关算法的设计与优化； 3、参与 Camera 拍照、视频等图像相关算法的研发与异构部署工作，包括但不限于 3A、画质、人像算法、多模态理解算法等； 4、结合业务场景，提出具有通用性或定制化的算法解决方案，推动算法在实际产品中的落地； 5、参与大规模模型的训练与部署，持续优化模型性能与推理效率，提升整体用户体验； 6、持续进行算法创新，解决关键问题，提升团队整体技术能力。

ꔷ 模型选型与评测：负责跟踪和深度评测业界前沿的Text/Image-to-3D模型（如混元、VAST、Meshy等），建立“文玩”品类的评测基准（Benchmark），从质量、速度、成本、可塑性等多维度输出评估报告，并参与制定技术共建方案。 ꔷ 训练框架搭建：主导或参与自建3D AIGC训练框架，实现SFT（监督微调）、PO（偏好优化）、RLHF以及模型蒸馏等全套“后训练”链路。 ꔷ 模型SFT与强化：深入“文玩”业务场景，构建高质量SFT数据集（如品类黑话、风格化），对底座模型进行微调，使其更懂品类。 ꔷ 可打印性优化：探索使用PO/RLHF技术，构建“高可打印性”偏好数据集，训练AIGC模型使其倾向于生成结构稳定、易于修复、符合制造标准的3D模型，构建核心数据与模型壁垒。 ꔷ 模型优化与部署： 负责3D生成模型的轻量化、蒸馏和加速，优化推理速度和成本，满足平台规模化应用需求。

1、负责智能体（AI Agent）相关核心算法的研究与实现，构建具备多模态理解、规划、记忆、工具调用和任务执行能力的自主智能体体系； 2、参与大语言模型（LLM）在多轮对话、任务分解、知识检索、动作执行等环节的能力增强与优化； 3、设计并实现智能体的推理框架（Reasoning Framework），包括上下文记忆、长短期记忆融合（STM/LTM）、反思机制（Reflection Loop）、以及基于反馈的自我迭代策略； 4、负责Agent系统的工具生态构建，包括函数调用(Function Calling)、插件集成(Plugin Integration)、知识库检索(RAG)等，提升模型的可操作性与可解释性； 5、跟进业界前沿的大模型与Agent技术（如OpenAI o1、Anthropic Claude、MCP、LangChain、AutoGPT、OpenDevin等），并探索其在社交、内容、推荐、AIGC、商业化等场景的落地路径； 6、分析与解决模型在多轮推理、长上下文记忆、工具调用策略优化等过程中的技术瓶颈； 7、与产品、平台及算法团队紧密协作，将Agent能力嵌入真实业务流程中，并通过数据反馈实现持续演化。