通义通义实验室-AI对话系统算法专家-北京/杭州

1. 构建文本、图像、视频、语音等多模态RAG系统及多模态大模型应用技术架构，打造极致产品体验，攻克关键技术难点，设计合理创新的技术方案，并推动落地； 2. 搭建基于大模型的智能体核心系统，实现任务规划、工具调用、多智能体协作等模块； 3. 深入理解AI应用算法，与业务、算法团队配合，保障算法工程服务落地的质量和效率，包括不仅限于模型推理性能优化、大规模向量检索能力，构建高性能、高可用AI应用工程架构。

团队介绍：Data-电商-智能对话团队，致力于打造业界领先的大模型对话系统。团队服务的日活用户超过数亿，应用场景覆盖抖音电商全链路，包括平台客服、平台商服、商家客服、达人客服，以及创新的智能导购等核心业务场景，通过持续的技术创新和优化，成功构建了一套完整的智能对话解决方案，为电商业务带来了显著的效率提升和用户体验改善。 课题介绍： 背景：电商智能客服正逐渐成为业务增长和用户体验优化的重要方向，基于大型语言模型（LLM）的智能客服系统解决电商场景中的核心挑战，由LLM完成一次用户进线的完整接待过程，包括诉求澄清、方案协商、方案执行等阶段，实现电商业务的智能化升级——让用户享受更智能高效的客服服务。 研究方向：本课题聚焦于LLM 后训练与智能客服。构建基于 LLM 的多智能体（Multi-Agent）框架，通过规划、回复、工具三类Agent的协作，实现从问题分析、方案执行到结果反馈的全流程智能客服。核心目标是确保客服对话的准确性、合规性与流畅度，避免模型生成幻觉或违背平台政策。同时，围绕电商客服的复杂任务，构建 Benchmark数据集，优化SOP遵循、多轮交互、用户满意度等指标。此外，研究高效数据利用方法，探索低标注数据条件下的LLM训练，并开发自动生成高质量训练数据的系统，以降低人工标注成本，提高智能客服的服务质量与效率。 1、开发AI驱动的智能客服系统：设计并实现AI对话式客服助手，能够处理电商咨询、投诉、退款、争议解决及物流相关问题，以AI替代传统人工客服； 2、大语言模型（LLM）后训练与高效学习：应用最前沿的LLM训练优化技术，如指令微调、强化学习、持续学习等，在最少标注数据的情况下优化AI客服响应质量；具备大语言模型（LLM）微调、知识蒸馏或强化学习的相关经验，应用于对话式AI场景；深入理解检索增强生成（RAG）、专家混合模型（MoE）、稀疏注意力、强化学习、推理时间优化等技术，以提升AI对话质量； 3、基准测试与训练数据构建：识别具有挑战性的客服交互场景，如政策解读、争议处理、客户投诉、导购推荐等，并构建专门的测试集和训练集； 4、多语言与跨文化客服支持：构建能够适应多语言和不同文化背景的AI模型，确保客服交互的精准翻译和针对不同用户群体的合适响应；精通多语言自然语言处理（NLP）、机器翻译及跨语言对话建模； 5、模型优化与高效部署：研究模型压缩、量化、推理优化等技术，确保AI客服助手在大规模应用场景下具备低延迟、高可靠性的表现。

蚂蚁AI金融智能-财富保险事业群是全球范围内领先的金融科技团队，在这里有家喻户晓的国民级产品，也有十年磨剑不为人知的关键技术，在智能技术风起云涌的今天，我们召唤愿意追逐金融科技技术风暴的热血灵魂！ 这里有聪明靠谱的伙伴、蓬勃生长的业务：这里有过吴文俊人工智能科技进步一等奖、有过数以百计的顶会论文；这里有引领时代的AI金融服务管家“蚂小财”和金融专家业务助手“支小助”；大模型已经成为落地业务的亮眼产品，惊涛骇浪中我们依然扎实前行。 技术理想主义的信念未曾动摇，用科技让世界更好的初心未曾改变！我们期待享受风暴铮铮的你，期待绽放青春昂扬的你，期待和你一起在技术星河里留下痕迹！ 服销智能技术团队致力于应用业界最先进的大模型技术，让高质量金融服务人人可得；构建“AI+人工”新服销模式，推动财富和保险行业智能化转型，让创新带来新增长。团队推出的AI金融管家“蚂小财”是蚂蚁集团旗下AI First的核心战略，为用户提供包括行情解读、持仓分析、基金产品诊断、保险方案规划、智能理赔等专业服务，已经连接了200多家基金公司、券商、保险公司、财经媒体等专业机构，以及超1.5万位专业财经创作者；AI金融助手“支小助”被集成入蚂蚁10+场景，已规模化验证，提升了150%的专家销售效率、400%的专业研究效率。团队同学来自清华、北大、复旦、浙大、哈佛、牛津、剑桥、加州大学伯克利分校、新加坡国立大学等海内外知名院校，团队累计申请专利数百个，顶会论文数十篇，有着浓厚的技术创新和探索氛围，期待和更多同学一起打破天花板，创造新未来。 职位描述： 1.负责开发和优化面向金融领域的智能对话系统。该系统旨在为用户提供个性化的投资建议和情感支持，致力于提升系统的自然语言理解能力、上下文感知能力和多轮对话能力,使其能够准确把握用户意图,提供专业、贴心的服务。 2.为财保AI在大模型时代提供技术水位的领先， 提升整体大模型基础训练的能力水位。

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