智能互联淘宝平台事业部-大模型算法应用工程师-Service Agent
任职要求
1. 本科及以上学历，计算机、人工智能、数学等相关专业，1年以上大模型相关落地经验； 2. 精通 Python，并至少熟练掌握一门变成语言（Java/Go/C++），具备扎实的算法与数据结构基础，具备高质量的代码交付习惯与系统架构视野； 3. 熟悉LangChain、LLamaIndex、AutoGen 等主流 Agent 框架设计原理并有实际项目经验；熟练掌握 Prompt Engineering、RAG、Function Calling、CoT 等核心技术； 4. 具…
工作职责
我们致力于在电商交易生态中，定义下一代AI驱动的服务范式。你将作为核心成员，负责打造具备高情商、强逻辑、高可靠性的 Service Agent。我们不仅是在做小蜜智能对话机器人，更是通过大模型技术重塑数亿用户的智能服务办理流程，构建电商服务领域的“数字大脑” 1. Agent应用架构设计与落地：负责电商服务领域复杂服务场景（如小蜜、纠纷&赔付、服务风控），设计并搭建具备多步推理、工具调用能力的 Agent 架构，负责核心产品的workflow设计，解决智能服务长链路以及多链路协作难点; 2. 构建高可用智能服务系统：主导Agent算法工程的应用落地，涵盖向量库选型、多路召回策略实现、Context Engineering以及工具调用的精准控制。负责大模型推理加速、响应延迟及成本路由控制。提升复杂商业场景下的问题解决率及落地稳定性； 3. Agent系统效果评测与迭代：针对电商服务中的高置信度场景，构建 Service Agent 专属评估体系（Benchmark）及全链路自动化评测体系，通过数据工程手段优化Prompt工程与知识库质量，确保Agent 输出符合服务严谨性要求； 4. 前沿技术探索与转化：探索多智能体协作（Multi-Agent）、多模态融合和Self-Evolving等前沿方向，鼓励将学术界的最新成果快速转化为可落地的产品能力。
我们致力于在电商交易生态中，定义下一代AI驱动的服务范式。你将作为核心成员，负责打造具备高情商、强逻辑、高可靠性的 Service Agent。我们不仅是在做小蜜智能对话机器人，更是通过大模型技术重塑数亿用户的智能服务办理流程，构建电商服务领域的“数字大脑” 1. Agent应用架构设计与落地：负责电商服务领域复杂服务场景（如小蜜、纠纷&赔付、服务风控），设计并搭建具备多步推理、工具调用能力的 Agent 架构，负责核心产品的workflow设计，解决智能服务长链路以及多链路协作难点; 2. 构建高可用智能服务系统：主导Agent算法工程的应用落地，涵盖向量库选型、多路召回策略实现、Context Engineering以及工具调用的精准控制。负责大模型推理加速、响应延迟及成本路由控制。提升复杂商业场景下的问题解决率及落地稳定性； 3. Agent系统效果评测与迭代：针对电商服务中的高置信度场景，构建 Service Agent 专属评估体系（Benchmark）及全链路自动化评测体系，通过数据工程手段优化Prompt工程与知识库质量，确保Agent 输出符合服务严谨性要求； 4. 前沿技术探索与转化：探索多智能体协作（Multi-Agent）、多模态融合和Self-Evolving等前沿方向，鼓励将学术界的最新成果快速转化为可落地的产品能力。
负责天猫淘宝海外搜索推荐场景的算法设计和优化，包括并不限于： 1. 负责研发面向消费者端的搜索&推荐算法系统，提升海外用户购物体验以及平台效率 2. 负责超大规模深度学习在用户/商品表征学习、向量化召回、点击/成交转化模型预估等的应用和创新 3. 负责跟进业界先进技术（LLM大模型等）、赋能业务效果提升
阿里资产技术团队负责建设全球领先的网络资产处置平台，承载司法拍卖、破产处置、珍品交易等多个市场体量巨大的业务，应对海量用户、巨量资金带来的复杂大型互联网系统架构。 1. 复杂场景下的智能算法构建： ○ 负责商品拍卖场景的搜索推荐系统优化，包括基于用户行为的长短期兴趣建模，设计多目标排序策略（精准推荐/惊喜度平衡），解决新品冷启动、多样性打散等业务难题； ○ 构建亿级商品知识体系，研发基于大模型的商品结构化分析、同品识别、属性纠错等多模态商品分析解决方案； ○ 开发基于时序特征的成交价与拍下率预测系统，提升拍卖定价策略的合理性。 2. 前沿算法探索和落地，LLM/GNN/多模态等前沿技术在搜推场景的应用落地，包括： ○ 基于用户意图理解的生成式推荐范式； ○ 图神经网络在异构图谱中的关系挖掘； ○ 基于大模型的知识增强的多模态商品表征。 3. 算法数据闭环建设： ○ 设计科学的效果评估体系，构建AB实验、因果推断与归因分析的全链路验证机制； ○ 推动算法成果转化为关键业务指标的提升（GMV/LTV/用户时长等）。 我们提供： ○ 参与核心系统的架构设计机会； ○ 行业领先的GPU算力集群与数据资源支持； ○ 与顶尖算法团队共同探索搜索推荐技术前沿领域的创新突破。
1. 负责智能对话大模型相关的知识体系构建，包括知识挖掘、商家后台知识体系、在线链路的召回排序等； 2. 研究并应用最新的NLP、大模型、多模态技术，提高在线链路的业务效果； 3. 深入挖掘商品的图片、视频、文本介绍等各个模态中包含的有价值信息，理解并提炼商品问答知识； 4. 与数据科学团队合作，设计和实施模型训练策略，针对特定领域，进行模型训练和微调； 5. 深入跟踪调研多模态/NLP/LLM等方向的前沿技术相关内容。