美团AI搜索方向_业务研发工程师-实习JD
任职要求
1. 具备扎实的计算机基础,能够在Mentor的指导下完成功能模块的交付。 2. 熟练使用常用研发工具,包括但不限于依赖管理打包管理工具Maven、版本控制工具Git等。 3. 扎实的编程能力,熟练掌握Python、Java、C++等至少一种编程语言,拥有在这些语言下参与过实际项目开发的经历和技能更佳。 4. 具备优秀的沟通能力和团队…
工作职责
1.AI通用搜索建设:主导或参与企业级AI搜索系统的需求分析、架构设计与核心模块开发,涵盖智能体搭建、搜索引擎优化等场景,推动AI技术在搜索场景的工程化落地。 2.AI Agent基础设施建设:包括但不限于DeepSearch和DeepResearch场景下的工程框架选型、代码开发,Response API建设等,加速模型与产品迭代效率。 3.核心模块开发:探索LLM与搜索/RAG(检索增强生成)的结合,优化查询理解、结果排序等关键环节,使用大模型技术提升搜索结果的准确性及交互体验。 4.性能优化与稳定性保障:持续优化搜索系统的响应速度、高并发处理能力及容错机制,确保系统在高负载场景下的稳定运行。 5.跨团队协作:与算法、产品及其他工程团队紧密配合,完成需求拆解、技术方案对齐及效果验证,推动技术成果向业务价值转化。
【课题说明】 Agentic Search是以大模型为核心,具备自主感知、推理与行动能力的搜索新范式。它通过理解用户复杂意图,动态规划搜索路径,主动调用多种工具和数据源,持续优化结果推荐与交互体验。本课题旨在研究和构建面向美团App本地生活服务的Agentic Search系统,探索其在多轮对话、复杂任务分解、实时信息整合等场景下的关键技术与应用价值,推动本地生活智能搜索技术的创新升级。 【建议研究方向】 1.意图理解与任务分解:探索大模型在复杂用户需求下的多意图识别、任务分解、子任务规划能力,提升系统对复合型检索场景的适应性和响应能力。 2.多轮工具调用技术研究:赋予LLM长链路的多轮工具调用能力,打造基于强化学习等前沿技术的LLM后训练方案,提升多轮调用时的精确性及用户的实际交互体验。 3.增量学习训练技术探索:针对本地生活场景中数据不断更新的特点,运用增量学习技术,使 AI 搜索模型能够快速适应新数据。 搜索结果可解释性提升:探索基于大模型内容深度理解与推理的可解释理由生成,增强用户对搜索结果的信任感和透明度。
Bravo 102是由阿里国际技术全团队共同发起的全球顶尖技术人才孵化计划,打破传统人才选拔及培养框架,为有志于走向AI未来的技术新锐们,提供“你行你上+我要我来”的双向奔赴式的实习机会选择。 在这里,“我”将不被岗位定义,以能力选择业务战场,与全球顶尖团队并肩作战,沉浸式体验全球多元化业务战场与亿级流量高并发系统。 加入我们,成为AIDC首批102位Bravo Talent,一起掌舵AI,为我们的未来Bravo! 关于我们: 阿里国际技术专注于提供卓越的数字零售技术服务,致力于服务全球消费者,并触达全球中小企业买家。我们希望利用AI技术让每个人都能够轻松、便捷地享受全球优质的商品和服务,推动商业活动更加高效、可持续,为社会未来的发展带来更多可能性。 我们提供涵盖商品智能、商家服务、供应链优化、跨境物流、搜索推荐引擎、用户增长、金融服务、客户体验、AI 基础设施、企业数智化、全球云及高可用架构、研发效能等技术领域,实习生可跨多个技术域实践,深度参与多场景技术攻坚,探索你想选择的职业发展方向; 在这里,你将和我们一起,采用领先的数字化及人工智能等技术持续解决商业活动中的现实问题,创造技术价值,为消费者带来更加美好的体验!欢迎加入我们! 职位描述: 1、负责大语言模型、图像模型、多模态等深度学习模型的在线推理、离线训练优化工作; 2、负责AI 生态内基础引擎系统能力的建设,包括信息检索、AI 记忆、流程调度等。 3、负责 AI 算法服务能力建设,针对业务场景的真实需求,设计合理的技术方案和路线
阿里云持续推进AI 技术深化战略布局, 围绕AI 和云计算的基础设施建设、AI基础模型平台、企业级AI应用方向构建核心场景。为此,我们正积极招募优秀人才: 1、参与基础软件的设计、开发和维护,如分布式文件系统、缓存系统、Key/Value存储系统、数据库、Linux操作系统和Java优化等; 2、参与高性能分布式服务端程序的系统设计,为阿里云的产品提供强有力的后台支持,在海量的网络访问和数据处理中,设计并设施最强大的解决方案; 3、参与搜索引擎各个功能模块的设计和实现,构建高可靠性、高可用性、高可扩展性的体系结构,满足日趋复杂的业务需求; 4、参与超大规模的云计算底层核心技术的设计和实现,为阿里云内部以及百万级云计算用户提供高性能高质量高弹性网络,计算及存储能力; 5、参与产品的开发和维护,完成从需求到设计、开发和上线等整个项目周期内的工作; 6、参与海量数据处理和开发,通过sql、pl/sql、java进行etl程序开发,满足商业上对数据的开发需求; 7、参与项目为用户提供丰富而有价值的桌面或无线软件产品。
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的架构设计、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、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,重点突破复杂推理、数据洞察、AI搜索、文案创作、图像连续编辑等方向的应用创新; 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,打造业内领先的AI Agent技术方案。