阿里巴巴阿里国际站/Alibaba.com-LLM算法工程师/专家-Accio-杭州

我们是阿里国际-Accio算法团队。Accio是阿里巴巴集团的战略级AI原生应用产品，也是全球首个B2B AI Search Agent，我们通过持续探索Agent、LLM、VLM、RL、Reasoning、AI Search等前沿技术，自研基座、Agent系统以及AI Search系统，驱动实现全球B2B电商贸易业务跨越式发展。 职位描述： 1. 负责开发和优化AI原生的全网搜索系统，包括但不限于文本和多模态模型训练、跨模态生成与检索、生成式搜索技术等； 2. 负责搜索系统算法设计与实施，负责搜索系统中的query理解、召回、相关性、排序等关键模块的算法设计与优化； 3. 负责全网商家/商品的Deep Research、全网询盘Agent链路的设计、实现和优化，负责将业界的SOTA Agent模型在业务场景中落地。

我们是阿里巴巴国际数字商业集团 - Accio 工程团队，正在打造全球 B2B 电商领域首个 AI Agent 产品（www.accio.com）。 我们致力于突破传统电商的局限，利用 AI 技术重构跨境贸易的作业流——从趋势洞察、新品研发、全网寻源、多模态匹配，到商家验证。我们在做一个能够处理复杂商业逻辑、具备深度辅助决策能力的智能终端，探索技术在 B2B 复杂场景下的赋能边界。 * 构建高适应性的 Agent 交互架构： 主导设计能够动态响应 AI 推理结果的组件协议与通信机制。你需要解决当后端返回非结构化、流式（Streaming）甚至不确定的数据时，前端如何通过稳健的架构实现精准的 UI 渲染与状态管理，确保用户体验的流畅性与确定性。 * 探索“人机协同”的下一代体验： 深入参与 Agent 业务逻辑设计，负责将前沿的 AI 交互范式（如生成式 UI、多轮对话上下文管理、主动式交互）转化为可落地的工程代码，在浏览器端实现高密度的信息聚合与复杂的富交互功能。 * 建立 AI 时代的工程化标准： 负责 Agent 产品的研发效能与质量体系。面对 AI 带来的长链路延迟与随机性挑战，建设专门的端侧性能优化方案、全链路可观测性平台以及针对 AI 输出的自动化评测（Eval）机制，保障产品在极端场景下的稳定性。

中台稠密引擎组，是小红书负责建设通用深度学习训练推理引擎的团队，面向全公司LLM、多模态LLM、SD、传统CV&NLP等稠密计算型模型训练与推理的业务场景，打造高效、易用、业界领先的训练与推理引擎，为小红书社区、商业化、安全等众多业务方向提供先进的引擎能力，支撑业务持续提升训练推理效率、模型迭代效率与算法研发效率。 1、参与设计和实现深度学习后训练及微调的前沿算法（包括但不限于RFT、RLHF等），以适应多样化的业务场景； 2、结合业务数据和场景，评估选择最适合的微调算法，以支撑业务大语言模型（LLM）微调指标的提升； 3、与数据团队紧密合作，深入理解数据特性，参与设计实现数据提质算法引擎工具，产出高质量数据集提升模型微调效果； 4、与公司内各算法团队深度合作，参与或负责大语言模型、多模态大模型等业务场景的后训练端到端效果提升及落地； 5、密切关注业界 LLM 微调算法和数据提质领域的前沿论文，并整合新技术和算法到训练引擎中，提升框架的领先性；

我们是一个专注于Agentic Coding方向的充满活力和创业精神的创新业务团队，致力于通过智能化代码生成和开发工具重新定义软件开发和Devops体系。 随着Agentic Code技术的快速发展，我们正在寻找优秀的Agentic Code研发工程师/专家加入团队，共同构建下一代智能编程助手和自主代码开发系统，一起在LLM驱动的编程革命中创造历史！ 负责基于大语言模型的Agentic Code产品核心能力的开发工作，实现代码续写、复杂问题分析与理解、代码生成与测试等功能，包括：代码补全、行间建议预测（NES - Next Edit Suggestion）、Agentic Code智能体等； 参与设计、开发和实现Agentic Code，构建具备代码理解、生成、调试和优化能力的自主编程代理系统，并能适应特定用例和环境； 从事AI领域相关算法研究及算法的工程化实现，以提升Agent能力（推理、规划、记忆、工具使用）； 设计和实现高效的LLM算法，为代码自动生成、智能补全、bug检测等场景提供技术支撑； 参与设计多智能体协作架构，实现复杂编程任务拆解与分布式执行，提升Agentic Code的质量及效率； 持续跟踪Agentic Code、大模型、代码生成等前沿技术发展，推动团队技术水平提升。