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Open positions
阿里国际-AI 数据研发专家-杭州
团队介绍：我们是一支全球化、多元化、专业化的数据先锋团队，以技术为引擎，以数据为纽带，驱动全球20亿消费者与数千万商家的数字化商业生态。立足中国，服务全球，每天处理覆盖东南亚、欧洲、美洲等多时区的跨境数据洪流，在多语言、多文化、多法规的复杂场景中，打造“数据&AI技术驱动业务”的全球化数据中台。 数据在国际化场景真正成为业务发展的引擎，数据团队成员有数据工程师、研发工程师、数据科学家和算法同学。…
阿里国际-Agent Runtime 平台工程师-杭州
部门介绍： 我们聚焦全球技术底座建设，围绕研发设施、智能运维、全球网络及大模型服务四大核心领域，搭建全栈智能化工程平台体系，为全球业务稳健扩张与高效运转筑牢稳定、高效和合规的技术基石。…
阿里国际-Agent 应用开发工程师（AI Infra）-杭州
部门介绍： 我们聚焦全球技术底座建设，围绕研发设施、智能运维、全球网络及大模型服务四大核心领域，搭建全栈智能化工程平台体系，为全球业务稳健扩张与高效运转筑牢稳定、高效和合规的技术基石。…
阿里国际站-用户增长 & Agent 应用算法工程师-杭州
1、用户行为理解与画像建模：负责跨境电商场景下的用户行为理解、买家需求识别、采购意图建模与用户画像体系建设，结合站内行为、搜索意图、沟通内容、商品偏好、交易路径等多源数据，挖掘高价值用户与高潜商机，提升用户分层、商机识别和转化预估能力。 2、搜索、社媒、Push、Email…
集团安全部-AI 合规技术工程师-杭州
1、负责 AI 场景下的合规风险治理，通过代码检测能力建设，识别端侧与服务端代码中的隐私合规、数据安全及监管合规风险，协同集团内部横向合规专项与监管应对； 2、能够快速理解整改指令与合规检测要求，迅速制定应对方案，并推进端侧与服务端代码的技术方案升级改造与检测规则落地； 3、熟悉端侧与服务端技术架构，建立面向 AI 的代码合规基线检测能力（覆盖客户端 App 代码与服务端接口/服务代码），持续推进自动化检测与运营体系搭建；…
淘宝闪购-广告投放策略算法工程师-北京
面向商家广告投放，建设覆盖生成式出价、成效预估、诊断建议的投放助手 Agent，结合大模型与广告策略，提供有数据依据、可执行的决策支持。 岗位职责 1. 研发商家投放助手 Agent，设计意图理解、任务规划、工具调用与结果校验能力，连接广告数据、模型及业务知识，提升投前、投中和投后任务质量。 2.…
阿里国际站-AI Agent测试开发工程师-Accio Work
我们是 Accio Work，一个行动式 AI 产品，一个可以执行任务、调用工具、操作工作空间的生产力伙伴。我们致力于突破 Agent 技术的边界，让每个人都能拥有属于自己的 Agent Team。目前产品已覆盖 Desktop、App、Web 三个版本，Agent 架构还支撑国际站多种业务场景。加入我们，共同打造真正"动手"的 AI。 岗位职责： 1. 负责 Accio Work…
集团安全部-Agent Infra研发工程师-AI基础平台
● 负责上下文管理&Memory系统研发，覆盖上下文抽取、存储、检索、更新（冲突处理和遗忘机制），持续优化召回质量和任务效果 ● 负责Benchmark建设与评测体系搭建，结合业界开源Benchmark与业务深度协作，沉淀网络安全、内容安全、行为安全等多场景下真实业务的端到端评测方案，看清能力水位；同时支撑大规模复杂并发任务，保障工具调用的稳定性 ●…
阿里国际站/Alibaba.com-Agent后训练算法工程师/专家-Accio
Accio是阿里巴巴国际数字商业集团阿里国际站内部孵化的一款战略级原生AI Agent，通过持续探索Agent、Agent Harness、RL、Memory、Reasoning等前沿技术，自研垂域模型、Agent模型、Agent系统，推动全球B2B跨境贸易实现跨越式发展。 负责大模型及长程 Agent 的后训练算法研究与落地，通过高质量数据、SFT、强化学习和蒸馏等方法，持续提升模型的推理、工具使用和复杂任务解决能力。 ●…
菜鸟-具身智能数据平台架构师-杭州
1. 数据管线构建：从 0 到 1 搭建仓储场景真机数据采集与管理飞轮，建立物流机器人数据采集 SOP，打通"采集→清洗→标注→质检→数据集→模型评估→补采"全链路闭环。 2. 多源数据处理：负责 Ego（第一人称人类演示）、无本体（包含 UMI/FastUMI 等设备）、真机（遥操作/自主 rollout）等多类数据的采集、时间同步与跨本体对齐，持续扩充技能与场景/SKU 覆盖。 3. 多模态同步：统一处理…
平头哥-资深GPU服务器系统测试高级专家-上海/杭州
主导GPU服务器在Linux系统下的兼容性、压力稳定性及异常场景（宕机、GPU掉卡、PCIe/NVLink链路抖动/中断、ECC错误激增、固件升级失败等）专项测试； 深度参与GPU驱动、固件、CUDA生态组件的测试方案设计与自动化脚本开发（Python/C++/Shell）； 熟悉GPU服务器典型故障注入与诊断工具链（如：基于nvidia-smi/nvml、dcgmi、ipmitool、core…
千问事业部-AI应用研发专家-用增质量方向
1. 负责搭建用增投放链路质检 Agent 体系，全面支持用增投放算法、投放工程及 PMO 投放稳定性保障与效果保障； 2. 深入理解用增业务逻辑与投放链路架构，建立投放质量评估模型和指标体系，推动投放效果的持续优化和稳定性提升； 3. 主导复杂跨团队质量保障项目的规划与落地，协同算法、工程、投放PMO 等多方团队，推动质量问题的闭环解决和系统性改进； 4.…
达摩院-医疗AI Agent 算法工程师-杭州
● 主导临床诊疗 Agent 核心算法研发：任务规划（Planning）、工具调用（Tool Use / MCP）、多轮决策、记忆与反思（Memory & Reflection），构建稳定可靠的 Agent 执行框架。 ● 探索 Agentic RL 训练范式（PPO / GRPO / RLVR、过程奖励模型 PRM、Self-play、多轮 rollout），提升 Agent 在长程诊疗路径中的策略优化与自我纠错能力。 ●…
阿里健康-Agent 开发工程师-北京
岗位职责 1.负责码上放心业务侧 Agent 应用的整体架构设计与开发，包括多 Agent 编排、工具调用（Tool Use）、记忆与上下文管理、流式交互等核心能力； 2.主导数据分析类 Agent 的建设：Text2SQL、指标问答、归因分析、自动报告生成等场景的方案设计与工程实现； 3.设计并实现 Agent 与业务数据体系的集成：结合数据仓库 / 指标体系，让 Agent 能可靠、准确地产出分析结论； 4.搭建 Agent…
淘宝平台事业部-AI 数据科学家（经营方向）-物流部
1. 经营诊断与策略闭环：构建物流全链路（体验、成本、效率）的经营监控体系，通过深度归因与 UE 模型精准识别业务痛点；主导负责项目的策略设计与因果推断评估，量化 ROI 并推动运营落地，确保业务目标达成与价值转化； 2. AI 数据基建与资产沉淀：面向未来 AI…
阿里云智能-技术服务经理TAM-互联网KA客户-北京
1. 企业级 AI Agent 工程落地指导: 作为客户 AI 应用技术服务的第一责任人，深入理解客户业务场景与技术痛点，主导Agent等工程全链路落地服务：从 RAG 构建、知识库向量化、Prompt Engineering 调优，到多 Agent 协作编排、工具链集成与 Function Call调试，确保 AI Agent 在生产环境高效运行。 2.…
菜鸟驿站-大模型算法工程师-驿站算法部
1. 负责 RAG 系统算法效果提升：知识图谱与文档质量、检索策略与效果、生成质量与幻觉抑制，建立自动化评测体系（RAG-Benchmark），持续提升知识问答准确率 2. 攻克智能数据查询难题：设计指标识别 Agent，支持多指标解析、口语化表达、业务对象泛化 3. 构建评估驱动的迭代闭环：设计离线评测方案（准确率/召回率/幻觉率），建立 badcase 自动挖掘与归因机制，用数据驱动每次迭代 4. 探索并落地前沿 LLM…
菜鸟驿站-高级测试开发工程师-杭州
负责业务系统的质量保障与效能提升，深度参与产品研发全流程，通过质量左移、自动化测试和稳定性建设，持续提升系统质量与团队交付效率；同时探索 AI 大模型在测试与研发效能场景的落地应用。 ● 主导所负责业务模块的需求交付，做好测试方案设计、风险识别与质量把关。 ● 精通所负责业务，深挖日常测试中的业务与技术问题，推动问题完成改进 ● 主导负责板块质量专项建设，并能针对性地做优化迭代，相关事项质量和健壮性良好，有价值输出 ● 探索 AI…
基础设施与稳定性工程-研发基础设施工程师-杭州
你将参与的方向： 1. 超大规模 CI / 构建基础设施：设计与演进支撑 数万研发人员、百万级构建请求 的核心构建系统；攻克高并发调度、大规模并行构建、多语言编译加速等工程难题；面向 Java / Go / Python / C/C++ 打造极致性能与稳定性 2. AI 增强的下一代 CI 体系：将 LLM 深度融入 CI/CD 流程，推动智能失败诊断、自愈与资源调度；构建 AI 驱动的流水线与自动化测试平台，支撑高频稳定交付 3.…
数据技术及产品部-RL Data工程师-Work（智能助手）
1. 千问 C 端数据体系设计与 Bad Case 挖掘：针对千问 C 端多种真实使用场景（日常问答、对话/多轮、办公类任务、开放性问题、安全对齐等）做结构化拆解（意图分类、场景分级、任务原子化），设计可复用的任务模板与数据构造方式；从线上真实对话与模型 rollout 中系统性发现 bad case（回答错误、意图误判、答非所问、拒答过度、多轮体验断裂、安全对齐问题等），做根因分类并输出结构化改进清单，驱动数据补充与评测修正。…