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郑州大学
2019
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团队介绍 我们是阿里巴巴淘天集团3C数码团队,支撑国家补贴、3C数码行业等淘天核心业务的全链路技术落地。我们以高并发架构、智能算法和数据驱动能力,为上亿消费者打造行业标杆级购物体验,为百万商家构建高效增长的技术底座。在这里,你将深入探索AI大模型在复杂的商业系统中的应用,共同驱动业务高速发展。团队优势● 顶级模型基础:依托阿里Qwen系列持续演进的SOTA模型体系,你将第一时间接触并实践最前沿的大模型能力;● 领先的智能基础设施:从数据构建、自动评测、训练优化到推理部署与应用框架,我们拥有完整的 AI 工程体系,让你专注于构建能力,而不是重复造轮子;● 算力与调用自由:充足的模型调用额度与训练、推理资源支持,让你的实践不被配额限制,让基于海量算力的探索成为常态;● 真实规模数据飞轮:亿级在线反馈、真实商业数据持续回流,模型能力在真实环境中快速迭代,而非停留在离线指标;● 高密度成长环境:与一线算法与系统专家深度协作,一对一指导,直接参与商业场景实战,在真实复杂问题中加速成长。岗位名称AI Agent优化工程师(训练、数据、评测方向)岗位职责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:● 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;● 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;● 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;● 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;● 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;● 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。岗位要求基本要求● 专业要求:2027年应届毕业生,计算机、数学、统计学等相关专业硕士/博士优先,优秀本科生不受限制;● 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;● 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;● 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;● 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挖掘与构造,具备合成数据(Synthetic Data)与动作轨迹(Trajectory)构建实操经验者优先;● 评测能力:拒绝盲目调参,能针对Agent任务设计科学的评测体系(LLM-as-a-Judge),能基于评测结果精准分析和定位问题,具备复杂多步任务的量化评估能力者优先。加分项● 在AI顶会(ACL/EMNLP/ICLR/NeurIPS/ICML等)发表大模型评测、数据合成、Agent、RL相关一作或共一论文;● 知名大模型评测框架或高质量开源数据核心贡献者;● 极强的数学功底和逻辑分析能力,对高质量数据和评测有端到端闭环经验。
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团队介绍 我们是阿里巴巴淘天集团3C数码团队,支撑国家补贴、3C数码行业等淘天核心业务的全链路技术落地。我们以高并发架构、智能算法和数据驱动能力,为上亿消费者打造行业标杆级购物体验,为百万商家构建高效增长的技术底座。在这里,你将深入探索AI大模型在复杂的商业系统中的应用,共同驱动业务高速发展。团队优势● 顶级模型基础:依托阿里Qwen系列持续演进的SOTA模型体系,你将第一时间接触并实践最前沿的大模型能力;● 领先的智能基础设施:从数据构建、自动评测、训练优化到推理部署与应用框架,我们拥有完整的 AI 工程体系,让你专注于构建能力,而不是重复造轮子;● 算力与调用自由:充足的模型调用额度与训练、推理资源支持,让你的实践不被配额限制,让基于海量算力的探索成为常态;● 真实规模数据飞轮:亿级在线反馈、真实商业数据持续回流,模型能力在真实环境中快速迭代,而非停留在离线指标;● 高密度成长环境:与一线算法与系统专家深度协作,一对一指导,直接参与商业场景实战,在真实复杂问题中加速成长。岗位名称AI Agent优化工程师(训练、数据、评测方向)岗位职责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:● 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;● 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;● 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;● 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;● 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;● 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。岗位要求基本要求● 专业要求:2027年应届毕业生,计算机、数学、统计学等相关专业硕士/博士优先,优秀本科生不受限制;● 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;● 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;● 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;● 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挖掘与构造,具备合成数据(Synthetic Data)与动作轨迹(Trajectory)构建实操经验者优先;● 评测能力:拒绝盲目调参,能针对Agent任务设计科学的评测体系(LLM-as-a-Judge),能基于评测结果精准分析和定位问题,具备复杂多步任务的量化评估能力者优先。加分项● 在AI顶会(ACL/EMNLP/ICLR/NeurIPS/ICML等)发表大模型评测、数据合成、Agent、RL相关一作或共一论文;● 知名大模型评测框架或高质量开源数据核心贡献者;● 极强的数学功底和逻辑分析能力,对高质量数据和评测有端到端闭环经验。
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团队介绍 我们是阿里巴巴淘天集团3C数码团队,支撑国家补贴、3C数码行业等淘天核心业务的全链路技术落地。我们以高并发架构、智能算法和数据驱动能力,为上亿消费者打造行业标杆级购物体验,为百万商家构建高效增长的技术底座。在这里,你将深入探索AI大模型在复杂的商业系统中的应用,共同驱动业务高速发展。团队优势● 顶级模型基础:依托阿里Qwen系列持续演进的SOTA模型体系,你将第一时间接触并实践最前沿的大模型能力;● 领先的智能基础设施:从数据构建、自动评测、训练优化到推理部署与应用框架,我们拥有完整的 AI 工程体系,让你专注于构建能力,而不是重复造轮子;● 算力与调用自由:充足的模型调用额度与训练、推理资源支持,让你的实践不被配额限制,让基于海量算力的探索成为常态;● 真实规模数据飞轮:亿级在线反馈、真实商业数据持续回流,模型能力在真实环境中快速迭代,而非停留在离线指标;● 高密度成长环境:与一线算法与系统专家深度协作,一对一指导,直接参与商业场景实战,在真实复杂问题中加速成长。岗位名称AI Agent优化工程师(训练、数据、评测方向)岗位职责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:● 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;● 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;● 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;● 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;● 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;● 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。岗位要求基本要求● 专业要求:2027年应届毕业生,计算机、数学、统计学等相关专业硕士/博士优先,优秀本科生不受限制;● 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;● 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;● 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;● 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挖掘与构造,具备合成数据(Synthetic Data)与动作轨迹(Trajectory)构建实操经验者优先;● 评测能力:拒绝盲目调参,能针对Agent任务设计科学的评测体系(LLM-as-a-Judge),能基于评测结果精准分析和定位问题,具备复杂多步任务的量化评估能力者优先。加分项● 在AI顶会(ACL/EMNLP/ICLR/NeurIPS/ICML等)发表大模型评测、数据合成、Agent、RL相关一作或共一论文;● 知名大模型评测框架或高质量开源数据核心贡献者;● 极强的数学功底和逻辑分析能力,对高质量数据和评测有端到端闭环经验。阿里在岗员工内推投递,机会多多,速发简历!
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2020-06-30 21:53
阿里巴巴_java开发
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2020-01-14 20:25
阿里巴巴_java开发
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2019-09-26 12:07
阿里巴巴_java开发
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