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。
1. 参与蚂蚁星河金融AI应用设计和开发，支持大模型研发训练以及在业务场景的应用落地 2. 负责信贷/资管/金市投研/营销等场景大模型应用场景的落地建设，以及相关AI平台系统的架构设计与开发； 3. 负责大模型性能分析和进行调优，识别和解决瓶颈问题，包括不限模型微调训练和模型评测等，提升模型效果和推理速度；
1、负责千问、夸克的Agent应用研发，熟练运用agent相关技术，实现诸多AI应用的快速落地与持续迭代； 2、保障Agent应用系统的稳定、高效运行，帮助业务优化性能和改善系统稳定性，持续提升用户体验； 3、持续跟踪前沿技术趋势，关注并探索引入新技术新方法，持续提升产品技术、工程架构上的先进性。
1. 跨模态长程预训练：设计并实现文本、图像、视频等多模态对齐与融合的长程训练策略，操控万卡级 GPU 集群，协同 Pretrain / CPT / SFT / RLVR / RLHF 全链路，对超大参数基座模型进行高效分布式优化。 2. 前沿技术攻坚：深入探索 MoE 稀疏化、训练算法与对齐范式创新、可解释性与质量监控、多模态推理、mRAG、百万 Token 级长文处理、Agent&工具链机制等底层原理与技术。 3. 高性能训练框架持续升级：与系统团队共建张量并行、流水并行、混合精度等高性能训练框架，持续提升训练吞吐与稳定性。 4. 学术与行业影响力打造：快速跟踪 NeurIPS / CVPR / ACL 等顶会成果及开源项目，输出专利与论文，树立行业技术标杆 5. 高速驱动夸克AI相关业务：赋能夸克 AI 相机、AI 搜索·深度思考、DeepResearch、创意写作、AI 助手等核心产品，实现多模态能力的快速迭代与落地。 加入我们，你将获得 1. 顶尖资源：与行业专家并肩作战，万卡算力与海量数据随手可用，持续挑战技术天花板。 2. 高速成长：极具竞争力的薪酬福利与纯粹的工程师文化，为你的职业加速。 3. 时代机遇：亲历 AGI 关键技术的诞生与规模化应用，在智能时代留下你的名字。 如果你渴望驰骋于大模型与 AGI 的蓝海，这里就是你的最佳舞台。立即加入我们，共创智能新时代！
负责大规模语言模型(LLM)及其他AI模型的在线服务部署、性能调优与推理加速，确保高并发、低延迟、高可用的模型服务。负责设计和开发智能Agent运行框架，实现核心模块，包括不限于知识库存储与检索(RAG)、Agent的长短期记忆存储、对接多模型协作协议(如MCP/A2A)等新型交互机制。探索和落地模型压缩、量化、动态批处理、服务化框架优化(Triton/TorchServe等)等推理优化技术。负责搜索推荐算法工程后端系统的设计、开发和维护，保障系统稳定高效运行，实现高并发在线特征工程、模型推理服务集成和服务质量监控等核心模块。负责系统架构的设计、优化及核心模块的代码实现(Java为主)。与产品经理、算法工程师、前端工程师紧密协作，理解需求，设计技术方案并推动落地。负责系统的日常维护、监控、故障排查和性能调优。