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阿里云阿里云智能-高级研发专家-AI Agent方向-北京

社招全职1年以上技术类-开发地点:北京状态:招聘

任职要求


1. 技术能力
编程基础:精通Python/Java/C++,熟悉TensorFlowPyTorchSpring AI等框架,具备分布式系统开发经验
算法能力:深入理解强化学习、多模态大模型、Prompt工程等技术;
工程经验:具备AI Agent全链路开发能力,包括数据合成、模型训练、评测体系搭建;
                  熟悉MetaGPT、AutoGPT、LangChain、LlamaIndex等主流开发框架
2. 业务理解
熟悉垂直领域痛点(如电商搜索、智能客服、代码生成运维),能将技术转化为实际产品功能
具备跨团队协作能力,协调算法、产品、运营等角…
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工作职责


1. 系统架构与工程落地
    ● 负责AI Agent框架设计与实现,构建高可用、低延迟的AI Agent生产环境,支持百万级以上用户量的应用、部署平台
    ● 负责智能体知识库、流程编排等功能开发,对接头部等流量等载体的接口,输出能力
    ● 开发LLM应用基础设施,包括RAG 技术、Agent开发框架(如LangChain) MCP 协议等
    ● 优化Agent与工具调用的协同机制,提升任务规划、自主决策和交互体验
    ● 探索大模型与Agent技术的结合,解决复杂场景下的推理能力
2. 业务场景适配与创新
    ● 推动AI Agent在搜索、营销、服务、DevOps运维等领域的落地
    ● 设计符合行业需求的解决方案,如应用导购助理、客服助手、智能编程助手
    ● 负责AI项目的推动落地,行业类Agent开发以及行业类RAG系统的架构设计与研发。
    ● 负责技术预研、架构设计、业务模型抽象及功能开发保持对业务场景的敏锐洞察,快速熟悉业务流程并理解业务痛点,沟通并分析产品需求,制定技术方案,设计与研发核心系统及模块,推动产品快速迭代。
包括英文材料
Python+
Java+
C+++
TensorFlow+
PyTorch+
Spring+
分布式系统+
算法+
还有更多 •••
相关职位

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社招3年以上产品类-商业型

1. 负责专有云AI产品领域相关产品设计与规划,包括AI基础设施、AI异构算力调优、AI中间件及Agent开发或运维平台等AI领域的一种或多种产品规划和设计,完成需求分析,撰写需求文档,负责产品路线图制定。 2. 与研发领域协作,共同推动跨团队的研发交付,提升产研协同效率,持续完善产品功能,实现产品迭代升级与用户体验优化 3. 组织和编写产品上市材料,推进新产品、新功能从0到1的市场化验证,确保产品商业成功。

更新于 2025-07-02北京|杭州
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社招技术类-算法

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

更新于 2025-06-10北京|杭州
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社招3年以上技术类-算法

全面负责定义、设计并实现下一代对话系统的核心算法与交互范式,解决当前对话模型在多轮交互、知识应用、共情能力等方面的挑战,探索并引领模型在个性化、主动性、拟人化等前沿方向的技术突破。直接决定数亿夸克用户在Chat场景的与AI 的交互体验,塑造夸克在未来对话式 AI 时代的领先地位。 1. 对话体验定义与规划。深入分析用户意图与行为,结合业务场景,制定并执行对话体验的中长期技术演进路线图。并密切追踪并研究对话式 AI 领域的最新进展,包括主动式对话策略、多模态对话 (语音/视觉融合)、AI Agent 中的对话流控制等。您将主导定义“顶级对话体验”的标准,并将其分解为可落地、可量化的算法迭代目标。 2. 多轮对话与上下文理解。攻坚并解决长程、复杂多轮对话中的核心技术难题,包括但不限于指令遵循、上下文精准理解、长程记忆与遗忘机制、隐式意图识别等。您将设计创新的模型结构与训练策略,使模型具备真正连贯、有逻辑的对话能力。 3. 对话回复准确与全面。主导研发将外部知识 (如搜索、工具调用) 与大模型进行深度、动态融合的先进技术。致力于解决模型在对话中的意图偏离、事实性错误、内容不详实和知识更新不及时等问题,并通过 RAG 新范式或其他创新方法,显著提升对话的准确性与信息量。 4. 评测体系与数据飞轮。建立并完善一套科学、全面的对话能力评测体系,能够精准衡量模型的综合对话质量 (Coherence, Empathy, Informativeness 等)。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。

更新于 2025-11-10北京|杭州
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实习研发

N/A

更新于 2025-11-30北京