阿里云瓴羊-大模型高级算法工程师/专家（AI专项）-北京/杭州
任职要求
职位要求： 1. 计算机科学相关专业硕士及以上（人工智能、计算机科学、自动化、电子信息工程、数学等）； 2. 掌握机器学习/深度学习的基本方法，掌握NLP算法/语音算法等相关的基础知识，有NLP算法/语音相关的实践或研究经验，较强的论文阅读和复现的能力，独立问题分…
工作职责
岗位职责： 该职位通过大模型训练、Agent、RAG、N2SQL、NLP、语音处理等技术创新和突破，构建Agent通用平台、大模型训练平台等工具产品，同时支持对话机器人等垂直应用及智能产品的建设。欢迎敢于接受挑战的候选人加入我们，一起赋能企业客户。我们的研究方向包括但不限于： 1、通用大模型、推理大模型预训练、微调、强化对齐等技术的持续研究创新； 2、多语言大模型、领域大模型的训练技术研究与落地； 3、AI数据清洗、加工、合成、自动标注技术研究与落地； 4、文本机器人、语音机器人、质检机器人等客服域技术的研发与落地； 5、多Agent、RAG、N2SQL、自主决策等技术的研究与落地； 6、入呼大模型机器人、外呼大模型机器人研发经验；熟悉VAD, ASR, TTS等语音相关技术； 以上方向擅长其中1个即可
1.负责UC、夸克、千问等推荐场景的系统架构设计与持续演进，主导完成详细设计与核心编码工作，保障项目高质量、按期交付；直面高并发、大流量场景，确保系统链路的高可用性、高性能与稳定性； 2.深入理解业务需求，能够高效拆解复杂专项任务，推动技术方案评审并协调上下游团队，对项目交付周期与质量全面负责； 3.与产品、算法团队紧密协作，共同驱动推荐策略效果持续优化，并积极探索和落地AI应用创新。
1、参与LLM方向的新技术研究和落地应用，支持指令微调、强化学习相关算法需求 2、支持通用ai agent在产品业务应用中的落地研发和效果优化，包括但不限于通用ai agent，深入理解大模型和通用ai agent运行原理，明确提升通用ai agent效果的核心技术方向。 3、负责ai agent的框架构建，agent与工具调用的优化，相关场景下大模型的优化，将ai agent框架、工具、大模型有效结合，为通用ai agent效果提供最佳的使用体验。
作为大模型评测研发工程师，将负责“大模型通用Benchmark评测体系”与“业务领域Benchmark构建”的全链路研发：从评测数据集设计、智能化自动化评估方法探索研究、指标实现，到平台化落地，精准衡量模型能力边界，持续驱动模型语料优化与模型迭代 通用 Benchmark 研发 • 持续迭代覆盖语言理解、推理、知识、幻觉、对齐、代码、多模态、Agent 等各个维度的自动化评测框架； • 研究并实现更贴合业务发展的评测方法与指标，构建高效、可扩展、可复现、可解释的评测引擎 业务领域 Benchmark 构建与评测 • 深入跨境电商各个业务领域，构建领域Benchmark，真实反馈模型业务表现 • 设计场景化评估方案，如RAG、Agent、COT、 In-Context Learning等，并形成端到端评测能力； 评测方法研究 • 探索基于 LLM-as-a-Judge、人类偏好对齐、模型解释性等前沿评测技术 • 跟踪 ACL / EMNLP / NeurIPS / ICML / ICLR 等会议，高效复现SOTA方法，形成可比对可参考的评估系统
1. 负责召回、排序等相关模块，包括但不限于索引构建、向量召回、召回打分、粗排、精排、重排等工作，洞察业务需求，为用户提升更好的搜索体验 2. 负责大语言模型和多模态大模型相关研发。追踪前沿技术热点，开展预训练、sft、强化学习，并应用到搜索业务、推荐业务、AI产品中 3. 负责应用NLP/CV/多模态等相关技术，理解用户生产的内容，技术方向包括但不限于: 图文和视频等内容类型的打标分类、内容质量打标、热点发现、评论分析等；