【岗位职责】随着 AI 技术的发展，软件工程的范式正在发生根本性改变。在这支团队，你的日常工作不再是接需求、写 CRUD 接口。你将直接面对真实的商业场景，用 AI 作为核心计算引擎，通过严谨的工程手段，让大模型在真实业务环境中稳定落地。你将获得一种全新的能力：跨越技术栈的边界，直接用智能技术为数亿消费者和千万商家创造看得见、摸得着的商业价值。我们是建设核心电商系统技术底座的团队，直接支撑淘宝天猫的商业运转效率。我们致力于通过智能的新方法不断优化消费者体验，并对商家的经营效率负责。我们追求智能技术的上限，将前沿的 AI 知识和澎湃的算力，转化为实实在在的生产力。我们期望成为世界一流的 AI 研究和应用团队，让科技进步真正造福万家灯火。你将有机会主导从问题发现到智能规模化的完整闭环：1、定义问题：从复杂业务中抽象核心模型（1）归因与建模：深入业务一线，通过数据挖掘和特征分析，完成现象归因。弄清楚“真正有价值的问题是什么”，并明确解决目标。（2） 架构设计：针对定义好的业务问题进行数学与逻辑建模，从零设计高度灵活的 AI 原生架构（AI-Native Architecture）。2、收敛问题：将 AI 的“不确定性”转化为工程的“确定性”（1）环境构建：搭建能够让 AI 与现有系统、数据进行交互的运行环境。（2） 工程迭代：面对大模型带来的“无数种可能性”，你需要通过严谨的工程手段——包括调试、旁路测试、回测、自动化评测与仿真模拟，不断打磨和迭代 AI 解决问题的路径，将发散的可能性收敛为“几个最优、可落地的选项”。3、内化能力：实现智能的规模化复制（1） 经验沉淀：通过复盘与反思，提取成功解决问题的业务路径和技术经验。（2）系统演进：将这些成功经验，以训练、系统架构优化、上下文工程等形式，深度内化为稳定、可复用的模型能力与系统底座，实现智能的规模化应用。【专业技能要求】此岗位包含AI 业务研发、AI 工具研发、AI 数据研发、AI 前端、AI 测试、agent 开发等等。工程实践：具备优秀的代码能力，至少在一种主流编程语言（如 Java / Python / JS 等）上有深度的实践经验。高能动性：具备强烈的自驱力，能够主动探索边界，而不是等待被分配任务。（备注：）备注：优在 CV（计算机视觉）或 NLP（自然语言处理）方向有理论基础的优先。