智能互联业务技术-AI Agent 优化工程师/专家-C端物流技术
任职要求
基础要求 1、专业要求：计算机、数学、统计学等相关专业； 2、模型理解与优化：深入理解Transformer和主流LLM模型架构演进原理，对后训练算法有实操经验和深刻认知，拥有Agentic RL训练实操经验者优先； 3、AI应用构建能力：掌握主流AI协议（MCP、Skills等）、记忆系统（Memory）、知识库（RAG），独立开发过具备一定影响力AI应用者优先； 4、代码与工程能力：较强Python编程能力，熟练掌握Pytorch，了解大模型训练与推理框架（Megatron-LM、vLLM、DeepSpeed等），能高效处理分布式环境下的工程问题； 5、数据构建能力：有很强的Data-centric AI的意识，精通后训练所需高质量数据…
工作职责
围绕电商物流核心场景，参与AI应用的系统化构建与优化，把AI变为业务增长引擎，具体职责包括以下相关方向的一项或多项： 1、AI应用全生命周期演进：深度参与业务问题建模、应用架构设计、上下文工程、训练数据构建、自动化评估体系、模型后训练优化等； 2、数据飞轮构建：打造高质量数据生产链路，探索合成数据（Synthetic Data）与高效蒸馏技术方案，跑通“业务-模型-反馈”迭代闭环； 3、评测体系构建：面向业务目标，设计完备的AI应用效果评估体系，构建自动化评估框架，建立离线评估与在线业务指标联动的量化评估能力； 4、强化学习与奖励机制设计：构建可工程化的Reward体系与RL训练环境，提升模型在垂直业务场景中的可控性与泛化能力； 5、AI外部能力体系搭建：实现AI应用所需的知识库（RAG）、长短期记忆系统（Memory）、工具调用、多Agent协作框架等 6、多模态AI应用开发：构建AI应用的多模态感知与推理能力，解决在UI自动化、视觉理解与审核、多模态会话等场景的落地应用问题。
围绕电商物流核心场景，参与AI应用的系统化构建与优化，把AI变为业务增长引擎，具体职责包括以下相关方向的一项或多项： 1、AI应用全生命周期演进：深度参与业务问题建模、应用架构设计、上下文工程、训练数据构建、自动化评估体系、模型后训练优化等； 2、数据飞轮构建：打造高质量数据生产链路，探索合成数据（Synthetic Data）与高效蒸馏技术方案，跑通“业务-模型-反馈”迭代闭环； 3、评测体系构建：面向业务目标，设计完备的AI应用效果评估体系，构建自动化评估框架，建立离线评估与在线业务指标联动的量化评估能力； 4、强化学习与奖励机制设计：构建可工程化的Reward体系与RL训练环境，提升模型在垂直业务场景中的可控性与泛化能力； 5、AI外部能力体系搭建：实现AI应用所需的知识库（RAG）、长短期记忆系统（Memory）、工具调用、多Agent协作框架等 6、多模态AI应用开发：构建AI应用的多模态感知与推理能力，解决在UI自动化、视觉理解与审核、多模态会话等场景的落地应用问题。
这是一个综合的AI推理、优化的技术岗位，适合从事以下工作的候选人投递： ● AI应用构建与模型优化工作的候选人 ● AI应用数据构建与自动化评测工作的候选人 ●多模态AI应用构建与算法优化工作的候选人 围绕真实业务核心场景，参与AI应用的系统化构建与优化，把AI变为业务增长引擎，具体职责包括以下相关方向的一项或多项： 1、AI应用全生命周期演进：深度参与业务问题建模、应用架构设计、上下文工程、训练数据构建、自动化评估体系、模型后训练优化等； 2、数据飞轮构建：打造高质量数据生产链路，探索合成数据（Synthetic Data）与高效蒸馏技术方案，跑通“业务-模型-反馈”迭代闭环； 3、评测体系构建：面向业务目标，设计完备的AI应用效果评估体系，构建自动化评估框架，建立离线评估与在线业务指标联动的量化评估能力； 4、强化学习与奖励机制设计：构建可工程化的Reward体系与RL训练环境，提升模型在垂直业务场景中的可控性与泛化能力； 5、AI外部能力体系搭建：实现AI应用所需的知识库（RAG）、长短期记忆系统（Memory）、工具调用、多Agent协作框架等 6、多模态AI应用开发：构建AI应用的多模态感知与推理能力，解决在UI自动化、视觉理解与审核、多模态会话等场景的落地应用问题。
这是一个综合的AI推理、优化的技术岗位，适合从事以下工作的候选人投递： ● AI应用构建与模型优化工作的候选人 ● AI应用数据构建与自动化评测工作的候选人 ●多模态AI应用构建与算法优化工作的候选人 围绕真实业务核心场景，参与AI应用的系统化构建与优化，把AI变为业务增长引擎，具体职责包括以下相关方向的一项或多项： 1、AI应用全生命周期演进：深度参与业务问题建模、应用架构设计、上下文工程、训练数据构建、自动化评估体系、模型后训练优化等； 2、数据飞轮构建：打造高质量数据生产链路，探索合成数据（Synthetic Data）与高效蒸馏技术方案，跑通“业务-模型-反馈”迭代闭环； 3、评测体系构建：面向业务目标，设计完备的AI应用效果评估体系，构建自动化评估框架，建立离线评估与在线业务指标联动的量化评估能力； 4、强化学习与奖励机制设计：构建可工程化的Reward体系与RL训练环境，提升模型在垂直业务场景中的可控性与泛化能力； 5、AI外部能力体系搭建：实现AI应用所需的知识库（RAG）、长短期记忆系统（Memory）、工具调用、多Agent协作框架等 6、多模态AI应用开发：构建AI应用的多模态感知与推理能力，解决在UI自动化、视觉理解与审核、多模态会话等场景的落地应用问题。
围绕真实电商核心场景，参与AI应用的系统化构建与优化，把AI变为业务增长引擎，具体工作包括： 1）AI应用全生命周期演进：深度参与业务问题建模、应用架构设计、上下文工程、训练数据构建、自动化评估体系、模型后训练优化等 2）数据飞轮构建：打造高质量数据生产链路，探索合成数据（Synthetic Data）与高效蒸馏技术方案，跑通“业务-模型-反馈”迭代闭环 3）评测体系构建：面向业务目标，设计完备的AI应用效果评估体系，构建自动化评估框架，建立离线评估与在线业务指标联动的量化评估能力 4）强化学习与奖励机制设计：构建可工程化的Reward体系与RL训练环境，提升模型在垂直业务场景中的可控性与泛化能力 5）AI外部能力体系搭建：实现AI应用所需的知识库（RAG）、长短期记忆系统（Memory）、工具调用、多Agent协作框架等 6）多模态AI应用开发：构建AI应用的多模态感知与推理能力，解决在UI自动化、视觉理解与审核、多模态会话等场景的落地应用问题