智能互联智能引擎-大模型平台研发工程师-Agent Infra
任职要求
1. 具有良好的编程和工程实现能力，精通Python/Go/Shell等一种或者两种语言。 2. 有优秀的逻辑和数据分析能力，能够对算法需求进行分析、抽象和设计。 3. 学习能力较强，愿意学习新东西，具有优秀的分析和解决实际问题的能力和态度，对技术有激情。 4. 符合以下条件之一者优先：…
工作职责
通过技术创新支持阿里集团大模型研发快速迭代，参与从数据生产、训练到评测的大模型研发全流程，主要工作内容和挑战如下： 1. 建设大规模数据生产和评测的Agent基础设施，增强大模型在Coding&Agentic等领域的能力。 2. 结合后训练框架，优化强化学习效率，实现高效的大规模Agentic RL。 3. 将成熟的系统与算法成果发表于学术会议，并回馈开源社区（如ROCK和ROLL等），持续提升在学术界与产业界的影响力。
1. 参与 AgentRun 平台核心引擎的设计与开发，构建支持多框架（AgentScope/LangGraph/AutoGen/Dify/ADK 等）兼容的统一 Agent 运行时环境； 2. 负责高并发、低延迟的 Agent 执行调度系统研发，实现任务编排、状态管理、上下文隔离、资源限流与弹性扩缩容； 3. 设计并实现 Agent 工具调用（Tool Calling）的安全沙箱机制，支持 REST、Function Call、插件等多种集成模式，保障执行安全性与稳定性； 4. 构建面向 LLM Agent 的可观测体系，包括执行链路追踪、Token 消耗分析、失败重试策略、性能瓶颈诊断等，提升平台可运维性； 5. 深度参与 AgentRun 与通义大模型、阿里云 Serverless、函数计算（FC）、SLS 等基础设施的集成，打造端到端的智能体 PaaS 能力； 6. 探索前沿 Agent 技术（如反思机制、多智能体协作、长期记忆等）在生产环境中的工程化落地路径。
1. 参与AI Infra 基础设施平台或者面向金融、风控、营销、Web3、企业服务等AI应用场景的智能体（Agent）系统的设计、开发与优化； 2. 参与基于大语言模型（LLM）或多模态模型的智能体核心模块研发，包括但不限于任务规划、工具调用、记忆机制、对话管理、推理引擎等， 探索和实现智能体在复杂业务场景中的落地应用，如智能客服、自动化流程、决策辅助、数字员工等； 3. 参与AI Infra 平台系统架构设计和核心技术细节实现，帮助团队攻克各种技术难关，保障和提升平台稳定性; 4. 与算法、产品、数据及业务团队紧密协作，推动智能体系统的全链路端到端交付与迭代； 5. 跟踪前沿技术进展，通过AI Coding 持续提升系统智能化水平与工程效率。
1. 参与 AgentRun 平台核心引擎的设计与开发，构建支持多框架（AgentScope/LangGraph/AutoGen/Dify/ADK 等）兼容的统一 Agent 运行时环境； 2. 负责高并发、低延迟的 Agent 执行调度系统研发，实现任务编排、状态管理、上下文隔离、资源限流与弹性扩缩容； 3. 设计并实现 Agent 工具调用（Tool Calling）的安全沙箱机制，支持 REST、Function Call、插件等多种集成模式，保障执行安全性与稳定性； 4. 构建面向 LLM Agent 的可观测体系，包括执行链路追踪、Token 消耗分析、失败重试策略、性能瓶颈诊断等，提升平台可运维性； 5. 深度参与 AgentRun 与通义大模型、阿里云 Serverless、函数计算（FC）、SLS 等基础设施的集成，打造端到端的智能体 PaaS 能力； 6. 探索前沿 Agent 技术（如反思机制、多智能体协作、长期记忆等）在生产环境中的工程化落地路径。
【岗位职责】 1. 主导新一代训练与推理引擎的架构设计与核心模块开发，支撑搜广推业务在长序列建模、生成式推荐、Agent 等前沿场景的规模落地。 2. 与存储、数据平台深度协同，打造端到端 ML 数据 Pipeline：统一特征管理、秒级调试、版本追踪与一键上线，让数据科学家专注模型创新。 3. 持续优化训推基础设施：自研 Embedding 高速存储、特征 DSL 引擎、弹性调度与服务化推理框架，实现 10x 级性能提升。 4. 跟踪 LLM / Agent 最新进展，将其工程化落地到搜索、广告、推荐及智能体业务，定义行业新标准。