平安科技算法研究员

1. 负责公司身份认证核心算法的研发、迭代与优化，覆盖人脸、掌静脉、虹膜等多模态识别，以及合成数据生成等方向； 2. 参与从问题建模、特征工程、网络设计、模型训练到上线部署的全流程工作，持续提升算法的准确率、鲁棒性与效率； 3. 持续跟踪国际识别算法的前沿技术，根据产品需求开展技术预研与原型实现，推动新算法在产品中的落地和性能优化； 4. 基于 GAN、Diffusion 等前沿生成技术，构建大规模高质量数据集，改善模型泛化能力； 5. 与产品、研发、测试等跨职能团队紧密协作，参与需求评审、系统设计、代码实现及性能测试，确保项目按期交付； 6. 编写和维护技术方案、设计文档、实验报告及专利、论文等，持续沉淀公司技术。

一、关于阿里巴巴国际站 阿里巴巴国际站是全球领先的跨境 B2B 数字贸易平台，致力于推动全球贸易数字化升级。在这里，你将有机会深入 AIGC 在垂直领域的“深水区”，直接参与构建懂业务、能推理的Agentic Creative System（智能创意系统），用前沿的生成式 AI 技术重塑全球卖家的内容生产力。 二、关于项目 本项目旨在解决 B 端电商场景下，通用大模型难以理解复杂商业逻辑、生成内容不可控及缺乏业务反馈闭环的核心痛点。我们不只做通用的文生图/文生视频，而是致力于打造具备高度业务感知能力的智能创意引擎： 1. 突破生成模型的“幻觉”与对齐难题：针对 B 端商品严格的属性要求，探索 Diffusion Model + RL（强化学习） 训练范式。通过构建基于真实业务反馈（如点击率、转化率）的 Reward Model，实现模型策略的在线迭代，确保生成内容既美观又符合商业逻辑。 2. 构建复杂约束下的 Agent 编排架构：设计多 Agent 协作系统，使其能够自主规划生图步骤、调用外部工具并执行带强限制的 Function Calling（如保留特定 Logo、遵循材质规范），实现从“随机生成”到“精准可控”的跃迁。 3. 打造端到端的长上下文视频工作流：搭建高可用、可扩展的视频生成 Workflow，解决长序列生成中的一致性问题，实现从复杂文档/文本输入到高质量营销视频输出的全自动化链路。 三、你的职责 1. 前沿调研与方案设计：跟进工业界与学术界在 Diffusion Models、Reinforcement Learning from Human/Business Feedback (RLHF/RLBF)、Multi-Agent Planning 及 Long-Context Video Generation 方向的最新进展，探索适用于 B 端复杂场景的落地方案。 2. 负责生图/视频模型的 RL 训练框架搭建，设计高效的 Reward Model 以对齐业务目标，解决生成内容的“幻觉”与合规性问题。 3. 设计与实现 Multi-Agent 协作架构，优化 Agent 在复杂业务流程中的任务拆解、工具调用及自我修正能力。 4. 落地实践与成果转化：参与模型训练、链路调优与 AB 实验分析，将理论方案转化为线上可用的智能创意生产能力；对创新性研究成果进行总结，撰写高质量技术论文并尝试投稿顶级会议（如 CVPR, ICCV, NeurIPS, ICML, SIGGRAPH 等）。

一、关于阿里巴巴国际站 阿里巴巴国际站是全球领先的跨境 B2B 数字贸易平台，致力于推动全球贸易数字化升级。在这里，你将有机会直接参与构建""万物皆可搜""的下一代智能搜索引擎，利用最前沿的多模态大模型与 Agent 技术，连接海量商品库与全球复杂的商业需求，重新定义 B 类电商的搜索体验。 二、关于项目 本项目旨在解决国际站 B 类业务场景下，非结构化数据理解难、复杂意图推理弱、亿级规模响应慢的核心挑战。 传统关键词搜索已无法满足买家通过“竞品图”、“手绘草图”或“长篇规格书（PDF/Word）”寻找供应链的需求。 本项目致力于： 突破多模态语义鸿沟：实现从单纯的“以图搜图”到跨模态（图 + 文+ 文档）深度意图理解的跃迁，精准索引产品图片、设计图纸及长文档。 构建 Agentic 检索增强系统：面对超长上下文（整本产品目录）和强约束条件（材质、认证标准组合），利用多 Agent 协作与复杂 Function Calling 能力，让 AI 具备逻辑推理能力，不仅“找到”商品，更能“读懂”商机。 攻克高并发实时交互难题：在亿级商品库中，实现毫秒级的图 + 文混合检索响应，支撑全球买家的实时采购决策。 三、你的职责 1. 前沿调研与方案设计：跟进学术界与工业界在多模态检索（Image-Text-Document Retrieval）、长上下文理解（Long-Context Understanding）、Agentic RAG 及复杂任务编排方向的最新进展，探索适用于 B 端复杂场景的落地方案。 2. 负责多模态表征学习，提升图片、文本及长文档（PDF/Word）之间的深度语义对齐精度。 3. 针对亿级数据规模，优化检索链路的延迟与吞吐量，实现高并发下的实时多模态交互。 4. 落地实践与成果转化：参与模型搭建、全链路调优与离线/在线实验分析，将理论方案转化为线上生产能力；对创新性研究成果进行总结，撰写高质量技术论文并尝试投稿顶级会议（如 SIGIR, CVPR, ACL, KDD 等）。

我们是阿里巴巴国际站的风控算法团队，在阿里巴巴国际站的全球跨境贸易生态中，风控算法组不仅是平台的“免疫系统”，更是构建全球商业信任基石的“守护者”。我们正引领AI 风控的新范式革命——从传统的被动防御转向自主进化的风控智能体。 在这里，你将依托阿里海量的异构数据与算力集群，探索多模态表征、行为序列、图神经网络与大语言模型的深度融合。 你不仅将直接投身于流量反作弊、资金安全、合规侵权、市场治理及账号风控等核心战场，同时也会对A2A场景的AI安全进行探索，与全球黑灰产展开高水平的 AI 攻防博弈，用代码定义下一代智能风控的标准。