蚂蚁金服蚂蚁集团-大模型Agent算法应用工程师（就业）-支付宝技术

1. 客户侧需求分析和机会洞察：能够和客户进行深入的交流，识别出客户在AI转型中的核心需求和问题痛点，并且洞察AI转型对客户经营增长带来的机会，并且结合支付宝的AI技术赋能客户，带来支付宝业务和客户双赢的增长。 2. AI解决方案编写和方案原型构建：能够根据给客户产出的AI解决方案，构建对应AI应用系统原型，通过原型帮助客户理解方案并且达成客户和支付宝在AI应用创新的全面合作。 3. 行业洞察和生态共建：深入把握AI应用技术发展较快的行业(职业教育、就业、物流无人车、两轮车、校园服务、低碳领域)等领域的AI发展方向，熟悉上下游生态产品和技术发展，联合生态一起进行产品共建，构建有支付宝业务技术特色的AI生态技术产品。 4. 支付宝智能业务增长：通过客户方案交付落地，生态产品共建落地，以及行业洞察分析带来机会的机会全面助力支付宝智能业务增长。

团队介绍： 天猫国际是阿里巴巴集团旗下跨境进口零售平台，聚合全球品牌、商家及供应链资源，将海外优质商品带给中国消费者，天猫国际自营业务由平台自行采购、运营、履约，实现从商品引入、价格策略、商品运营、库存管理到配送的全链路可控。 算法场景涵盖供应商入驻、商品运营助手、搜推体验、智能客服等B/C两端整个链路，同时包含大模型的推荐应用、多模态理解、时序预测、运筹优化等，是复合型算法工程师的最佳训练场。 在这里，你将得到大模型在电商场景下丰富的应用挑战，同时自营模式保障算法应用的可控性和数据完整性，方便进行端到端建模与全链路分析，可以快速实验与迭代； 自营业务对托管商品的定价、素材优化、运营策略有直接决策权，算法可以快速验证并调整，无需长周期的商家协调； 业务价值可量化，算法效果可以直接体现在商品销量、毛利率、库存周转率、用户体验留存等核心指标上； 既有丰富的落地场景又有跨境特有的业务挑战，以及进口电商领域有丰富经验积累的师兄帮助，拓展算法工程师的深度和广度。 岗位描述： 1、大模型后训练：参与大语言模型的后训练工作，包括微调、指令对齐、多轮对话，落地并优化通用大模型在自营场景的应用。 2、Agent能力研发：基于大模型构建智能Agent体系，包括工具调用（Tool Use）、任务规划、多Agent协作等核心策略的设计与优化。 3、增强方法研发：实现并优化检索增强（RAG）流程，包括索引构建、召回优化、知识融合、上下文管理等。 4、性能评测与优化：设计评测指标，分析模型在不同任务下的表现，持续迭代模型与Agent的效果。 5、深入跟踪前沿技术，并在业务场景中验证和落地。 6、与产品、工程团队协作，将算法成果部署到线上服务，确保性能和稳定性。

1、主导基于大模型的AI Agent全生命周期研发，包括通用型及垂直领域AI Agent的应用架构设计、数据构建、模型训练与评测； 2、运用SFT、RL等Post-training训练方法，提升大模型在自主规划（Planning）、多步推理、RAG增强生成、工具调用、数据问答、文案生成等方面的能力； 3、构建Agent RL所需的环境、训练方法，设计合理的Reward Function和优化函数，激发模型在垂直领域内的泛化性，探索无/少人类专家样本依赖的Agent优化方案； 4、跟踪LLM与Agent领域的国际前沿技术动态，推动技术创新在业务场景中的落地应用，重点突破工具集成复杂推理、数据洞察、AI搜索、图像连续编辑、GUI Agent等方向的应用创新； 4、持续优化Agent算法与系统架构，构建端到端的智能体评测体系，开发自动化评估工具与多维评价指标，提升Agent系统性能与效率

1、主导基于大模型的AI Agent全生命周期研发，包括通用型及垂直领域AI Agent的应用架构设计、数据构建、模型训练与评测； 2、运用SFT、RL等Post-training训练方法，提升大模型在自主规划（Planning）、多步推理、RAG增强生成、工具调用、数据问答等方面的能力； 3、构建Agent RL所需的环境、训练方法，设计合理的Reward Function和优化函数，激发模型在垂直领域内的泛化性，探索无/少人类专家样本依赖的Agent优化方案； 4、跟踪LLM与Agent领域的国际前沿技术动态，推动技术创新在业务场景中的落地应用，重点突破工具集成复杂推理、数据洞察、AI搜索等方向的应用创新； 5、持续优化Agent算法与系统架构，构建端到端的智能体评测体系，开发自动化评估工具与多维评价指标，提升Agent系统性能与效率。