阿里云阿里云智能-AI智能对话算法工程师-杭州/北京
任职要求
1、技术积淀：计算机、人工智能、数学等相关专业硕士/博士学位，在机器学习、大语言模型、自然语言处理等领域具备深厚的基础理论； 2、实战经验和工程能力：在对话系统、对话式AI上有深刻的理解和丰富的实战经验；熟练掌握大模型后训练技术（如监督微调、强化学习对齐）；熟悉PyTorch等主流深度学习框架，对分布式训练（如DeepSpeed、Megatron）及模型推理加速有实战积累。 3、业务洞察：对 AI 云产品有热情，能够将复…
工作职责
深入参与智能对话系统的核心算法研发，定义下一代智能对话的技术形态。工作内容包括但不限于： 1、对话 Agent：利用前沿的智能体技术（如Reasoning、Agentic Coding、Agentic RL）优化系统在知识应用、工具调用、对话流控制上的能力，提升系统回复与决策的准确率，以及在长轨迹任务的执行达成率； 2、深度融合知识的对话回复和决策：主导研发将行业知识 (如业务规则) 与大模型进行深度、动态融合的先进技术，如知识结构化处理、RAG、知识推理，以提升对话回复的准确度； 3、智能对话业务攻坚与定制化调优：深入剖析垂直行业场景，负责大模型后训练全链路技术（数据-训练-评测），定制和优化模型在真实场景的效果，特别是指令遵循、上下文理解、任务规划方面； 4、评测体系与数据飞轮：建立并完善一套科学、全面的评测体系，能够精准衡量系统在真实场景的能力水平；设计并驱动高效的数据闭环系统，利用真实用户反馈持续、自动化地优化模型； 5、MaaS 平台化与云产品建设：将前沿和自研的智能对话技术进行标准化抽象，沉淀为MaaS平台的基础服务以服务更多客户，打造具备极致性价比和领域专业度的 AI 云产品核心竞争力。
1. AI场景全链路落地：主导IT服务AI场景规划与落地，结合业务痛点设计解决方案，全程负责从需求到复盘的全流程，确保方案可落地、可迭代； 2. AIOps体系搭建：推动AIOps落地，整合多源运维数据，运用LLM、Transformer、AI Agent等技术实现智能运维，提升效率、降低成本； 3. IT服务门户与智能客服：负责智能服务门户开发，整合多模态交互；主导智能客服部署，实现智能咨询、流程引导等功能，优化用户体验； 4. 技术栈落地与优化：主导Openclaw、Claude Code等热门技术栈选型与落地，结合React搭建服务界面，兼顾稳定性与可扩展性； 5. 团队协同与能力建设：跨部门协同推进项目，解决核心技术难题，沉淀经验、输出规范，提升团队技术能力；关注行业前沿技术，结合企业需求引入创新方案，提升IT服务智能化水平。
1、负责垂直业务线的客服系统产品设计与迭代，推动业务流程重构与效率提升； 2、抽象业务流程，定义Agent、所需Skill和工具，推动落地； 3、与运营、研发协同，完成从需求到上线的全流程工作，对产品效果负责。
1.负责腾讯自研龙虾WorkBuddy/腾讯AI IDE CodeBuddy产品质量保障及AI评测工作，推动产品质量体系，生成效果提升； 2.负责大语言模型（LLM）及Agent系统的评测体系设计与持续演进，覆盖模型能力评测、Agent任务评测、端到端产品功能评测等，构建Benchmark； 3.跟踪业界评测基准动态（如 SWE-bench、HumanEval、MMLU、AgentBench 等），结合业务场景进行适配与创新； 4.从无到有参与产品AI评测算法、评测标准和评测流程制定，构建评测集、评测执行器，推进评测刚才体系建设。
1. 负责AI智能体App在用户看车、选车、买车、用车等场景下的产品落地，打造基于对话的下一代人机交互体验 2. 负责包括需求分析、功能定义、原型设计、版本规划在内的产品全生命周期迭代，并与相关团队紧密合作，确保产品从设计到上线的高效推进，并对核心指标负责 3. 通过用户调研、数据分析等手段，持续挖掘用户在看车/选车以及车主在车服务/车生活场景下的真实痛点，优化服务闭环与交互体验 4. 密切关注AI Agent、汽车出行、生活服务等领域的产品创新与竞品动态，为产品差异化提供策略建议 5. 深入理解Agent技术原理与AI大模型能力边界，将AI交互、情景感知、个性化推荐等智能特性转化为可落地的产品方案