通义通义实验室-技术专家-搜索增强(RAG)
任职要求
1、计算机/人工智能相关专业硕士及以上学历，5年以上工作经验，精通C++/Java/Go一门编程技术， 有大型分布式系统开发经验者优先； 2、熟悉信息检索理论，具有高并发在线服务系统开发经验者优先； 3、熟悉Linux系统脚本， 能够熟练使用Unix shell scripting…
工作职责
1、结合LLM技术，设计和优化RAG全链路的基础架构，提升系统的吞吐能力和响应速度； 2、构建高性能，可扩展的分布式文件处理和索引构建系统，承载海量文档的知识库的索引和检索需求； 3、规划和优化检索集群，通过合理的分片，资源分配等策略降低延迟提高吞吐，针对业务场景进行服务优化； 4、建立完善的系统监控，日志分析和trace平台，能快速定位和解决系统问题。
1. 设计与开发基于LLM的智能体系统架构，实现复杂任务规划、工具调用、记忆存储等核心功能 2. 构建多智能体协作框架，探索Agent间的通信协议与协同决策机制 3. 集成外部工具API（搜索引擎/数据库/专业软件），扩展Agent能力边界 4. 优化Agent的实时交互能力，包括对话流畅性、任务分解准确性、异常处理鲁棒性 5. 开发Agent评估体系，设计自动化测试场景与量化评估指标 6. 研究Agent持续学习机制，实现长期记忆存储与经验复用
1、深入理解客户业务需求，帮助客户选择适合其业务场景的技术路径和产品组合，利用AI技术知识、架构方法、咨询技能来影响客户技术决策 2、与客户合作进行模型训练、推理和模型应用等POC，含展示功能、调整模型、优化模型性能、测试分析、Agent搭建、模型调用等内容 3、依据客户需求和技术研判，推动产研部门持续优化产品，助力提升产品竞争力，同时沉淀最佳实践，以及脚本、模板、参考架构等可复用的技术资产 4、持续跟踪行业动态和技术趋势，并与产品团队协作，打造创新的人工智能（大模型、智算、一体机等）解决方案 5、支持市场活动，作为领域专家参与市场洞察、行业标准、市场排名报告、白皮书撰写等活动，并在行业峰会、技术沙龙等市场活动中进行技术传播和分享
1.需求分析与场景识别：与政企客户紧密合作，理解政府和央国企客户的人工智能等新一代信息技术应用诉求，在一个到多个领域有相对深入的行业know-how。能够挖掘客户“与当前人工智能技术发展水平相匹配、具备应用落地条件、投入回报效益明显”的场景。 2.咨询规划与解决方案：理解不同技术（如NLP、CV、多模态等）适用的场景和能力的上下限。能够熟练掌握规划咨询方法，引导客户需求，以云计算+大模型为基础，设计企业总体战略规划及可落地的解决方案（并识别阿里云的商机：算力集群、大模型调用、大模型平台、知识中心、语料基地等）。将传统 IT 技术与大模型结合，解决客户实际场景问题。 3.产品需求反馈与优化：依据市场/客户需求、市场技术动态，结合技术研判向产研部门反馈大模型应用解决方案及Agent工具等的优化建议，推动技术创新和解决方案的迭代升级，提升产品市场竞争力和市场占有率。 4.市场敏感与扩展复制：挖掘可复制、可规模化、符合市场逻辑的通用大模型应用场景，通过客户案例的落地对成功实践进行总结归纳完成从0到1；并对内部团队及客户进行知识和项目分享，促进从1到N的复制。
1、负责大模型服务解决方案的研发，前沿技术追踪、包括模型训练和调优、推理、RAG、AI Agent等键技术方向攻坚。 2、负责央国企重点客户的大模型落地业务场景识别、需求分析、方案规划以及服务履约落地，持续推动客户做好标准化大模型迁云、云上优化，打造具备行业影响力的大模型服务的标杆案例。 3、负责规划大模型服务的整体演进规划和落地，沉淀可复制的大模型场景服务方案，沉淀具备行业竞争力的大模型智能体服务平台。