阿里巴巴业务技术-【急聘】大语言模型（LLM）算法工程师-AI软件研发方向
任职要求
1. 专业背景： 计算机、人工智能、软件工程等相关专业硕士及以上学历，3年以上经验；精通Python及至少一种深度学习框架（如PyTorch）。 2. 模型经验： 具备扎实的NLP基础和LLM（如GPT/Llama）项目经验，熟悉预训练、SFT、RLHF等关键技术，有实际的大模型训练和优…
工作职责
背景介绍： 我们正在构建一个深度理解淘宝研发上下文的领域大模型，目标是打造一个具备“架构师级”洞察力的AI模型，从根本上提升研发效率与质量。如果你渴望在一个真实、复杂的场景中，将LLM的能力推向新的高度，并亲手塑造下一代软件研发的未来，我们期待你的加入！ 1. 领域模型训练： 负责淘宝研发领域大模型的核心算法，主导持续预训练（Continual Pre-training）、指令微调（SFT）和对齐（RLHF/DPO）等训练流程； 2. 知识注入与推理： 设计并实践创新的数据方案，将代码、文档、配置等异构研发知识高效注入模型；通过多任务学习、FIM等范式，增强模型对软件工程的深度理解与复杂推理能力； 3. 能力评估与迭代： 建立科学的评测体系，精准评估模型在代码溯源、影响分析、故障排查等高阶任务上的能力；分析bad case，驱动数据和算法的闭环优化。
我们正在寻找兼具产品思维与技术深度的AI产品研发工程师，你将负责设计并开发基于大语言模型的智能体（AI Agent）与多智能体系统，致力于提升工程研发全流程的协作效率。你的工作将直接赋能工程师和整套产品研发流程，通过AI技术解决研发过程中的真实痛点，定义问题并驱动落地。我们提供参与定义和打造下一代智能研发平台的机会，与顶尖的技术与产品团队共同工作，赋能公司核心工程效能，工作成果清晰可见。 1、产品化AI Agent研发：主导面向软件工程领域的AI Agent产品研发，深入理解工程师工作流，设计并实现能够与工程师深度协作、切实提升编码与设计效率的智能体 2、Multi-Agent系统设计：探索并构建多智能体协作框架，解决人机协同、智能体间任务分配与协作的复杂问题，打造高可用的自动化工程协同平台 3、数据驱动与算法优化：分析人机交互数据，提炼业务场景中的关键模式与知识，通过算法改进复杂意图理解、任务自动化生成、架构智能建议等核心环节的产品体验与效果 4、复杂任务AI解决方案：研发Multi-Agent系统对复杂研发任务的自动化分解、规划与执行能力，并使其能够学习与引用团队积累的最佳实践与经验，持续优化问题解决路径 5、技术前瞻与落地：紧密跟踪业界在AI智能体与大模型应用领域的最新进展，确保团队技术方案的前瞻性，并能够将前沿研究转化为稳定、可衡量的产品价值
1、负责小红书App业务层基础架构设计与演进，包括双列Feed流、单列Feed流、笔记页等核心场景的整体架构设计与实现，支撑业务快速迭代发展 2、以平台业务视角推动主端容器架构升级，完成Feed容器化、笔记容器化，最终实现端云协同一体化，打造稳定、可扩展的产品技术框架并负责演进，设计能够满足当前和未来业务发展的平台架构 3、具备出色的业务能力和数据能力，能够持续从平台技术角度看清用户数据，并站在整体角度提升用户App体验 4、探索并应用各类现代开发和架构工具，包括但不限于 AI 辅助编程工具（如 Cursor）以及相关的架构设计，与产品、后端、跨端团队紧密协作，推动技术方案落地并达成业务目标
1. 负责业务技术相关的技术支持工作，跟进解决业务方，ISV,商家，客满团队反馈的线上问题及业务咨询。 2. 定期对平台问题开展质量回溯工作，透传质量和业务需优化内容，发掘客户需求和行业痛点，并形成建议报告， 与产品，研发团队一起完成优化需求的推动落地、解决疑难，故障问题。助力完善和优化业务平台。 3. 根据线上反馈及业务咨询，完成内容梳理，沉淀解决方案。 4.作为咨询顾问团，从平台角度沉淀、定义并向二方输出电商技术or业务解决方案，过程中对接并提供平台商业能力（星环）sdk面向开发者的技术支持。 5.具备定义问题和解决问题的能力，能针对平台能力、业务技术方案、及总结的经验内容定向对业务方，客满及相关团队做系统性的运营、宣传及培训，做好去中心化赋能建设。
作为AI算法工程师，您将负责探索Transformer、强化学习、Diffusion模型等AI技术在表情驱动及动作驱动领域的创新应用。您将参与前沿技术研发，推动AI与图形学的融合，提升虚拟角色、游戏、影视等场景的交互真实感和效率。 岗位职责 1. 构建基于Transformer与强化学习的虚拟角色表情/动作生成模型，实现高拟真驱动； 2. 深度协同美术与引擎团队，推进AI在虚拟人、3D购物等场景的工程化应用； 3. 跟踪AI+图形学技术前沿（如神经渲染、生成式模型），挖掘潜在技术突破点。