💼 工作

1. 设计与开发基于LLM的智能体系统架构，实现复杂任务规划、工具调用、记忆存储等核心功能 2. 构建多智能体协作框架，探索Agent间的通信协议与协同决策机制 3. 集成外部工具API（搜索引擎/数据库/专业软件），扩展Agent能力边界 4. 优化Agent的实时交互能力，包括对话流畅性、任务分解准确性、异常处理鲁棒性 5. 开发Agent评估体系，设计自动化测试场景与量化评估指标 6. 研究Agent持续学习机制，实现长期记忆存储与经验复用

- 负责大模型LLM在房屋估价、房客匹配、资源分配、云管家销售等实际项目的落地，结合常规机器学习和大模型的优势，助力业务的提效和增长 - 不断跟进前沿技术的发展，探索AI agent在具体业务场景的应用

1、负责云网络AI Infra业务研发，探索推理框架与云网络系统的深度集成，优化大模型推理性能； 2、推动云网络与大模型加速相关生态建设，设计和实施AI Infra中云网络的软硬结合解决方案； 3、持续跟进LLM前沿技术和开源方案，完成业务场景化分析，并落地云网络产品，提升产品竞争力。

我们正在寻找一位AI算法应用工程师，加入我们的技术团队。 该职位将负责开发和优化我们的基于LLM的大模型AI应用，预训练、基座需求较少。重点在于AI应用的开发阶段，后续可能会有SFT或DPO的需求。开发基于大模型的应用产品，以教育行业落地为导向，实现技术价值最大化。 工作职责： 1.负责企业应用中生成式AI能力的设计、开发和部署，提供更好的用户体验 2.结合工作流、提示工程、模型选择、模型微调等技术，支持关键产品功能 3.开发并维护我们使用大型语言模型能力的服务，保证算法服务的稳定性和可观测性 4.跟进前沿趋势，为团队调研引入新的AI应用场景

作为AI算法工程师，您将负责探索Transformer、强化学习、Diffusion模型等AI技术在表情驱动及动作驱动领域的创新应用。您将参与前沿技术研发，推动AI与图形学的融合，提升虚拟角色、游戏、影视等场景的交互真实感和效率。 岗位职责 1. 构建基于Transformer与强化学习的虚拟角色表情/动作生成模型，实现高拟真驱动； 2. 深度协同美术与引擎团队，推进AI在虚拟人、3D购物等场景的工程化应用； 3. 跟踪AI+图形学技术前沿（如神经渲染、生成式模型），挖掘潜在技术突破点。

1.参与公司京东外卖系统的研发维护工作，主要在营销系统产品线; 2.参与产品需求分析、设计，负责服务端系统架构设计、框架搭建与系统优化。

负责对客查询服务的工程实现和高稳定性保障。 1.业务工程高效率高标准支持系统高频迭代需求，能深入理解业务，可技术自驱赋能业务增长； 2.性能&稳定性负责C端查询系统的性能优化和稳定性工作，性能上可多视角来挖掘系统的性能瓶颈，不断挑战极限；稳定性上确保系统的高SLA，同时可以对全系统做好降级防御保障； 3.系统架构能够对系统架构进行最优化的治理，确保整体系统的设计合理，运作顺畅，提升系统性能； 4.技术探索关注行业技术发展，关注开源和行业技术及解决方案，推动技术创新与引入。

1、负责拼多多核心电商搜索、推荐、商业化广告场景的模型研发工作，提升用户体验，优化场景的订单、GMV、收入、DAU等指标； 2、负责搜广推全场景的精排CTR、CVR、价格、营销(优惠券、用户增长)等模型的研发，通过优化特征、模型结构、样本Label、数据流等提升模型的效率； 3、负责重排Generator、Evaluator相关的模型研发，通过优化模型结构、List价值定义等提升整体页面的效率； 4、探索大模型在搜广推精排模型的落地，如用户理解、商品理解、创意生成、生成式精排模型等，探索精排模型的Scaling Law，进一步提升模型的效率。

1、负责国际化滴滴外卖用户方向系统的迭代与升级。 2、充分理解业务的基础上进行需求分析、设计、开发、上线等工作，推动系统的持续进化 3、参与业务核心系统重构，结合项目学习研究业界先进技术，保持技术进步。

1. 自研LLM推理框架：吸收开源优化思路，结合工程创新实现世界一流的性价比。 2. 让大模型更普惠: 在PC和一体机场景，探索CPU/GPU混合计算，实现最低资源跑大模型。 3. 让大模型更便宜: 对大规模serving场景，探索调度，分布式优化机会追求单卡吞吐量最大化。 4. 让大模型国产化: 国产化芯片的适配和优化。

1. 负责⻋⾝电⼦系统的功能需求定义、系统⽅案制定、系统测试⽤例编写、功能实现验证，交付相应 的技术⽂档； 2. 根据Aspice流程，进⾏⻋⾝相关控制的应用层软件开发和软件集成，完成软件交付； 3. 支持车身相关功能的实车标定； 4. ⽀持实⻋问题解决、产线问题排查。

1. 负责营销运营平台相关业务的开发与迭代、架构升级优化等工作； 2. 参与大型平台系统的研发工作，利用技术手段解决复杂业务难题； 3. 参与前端工程化能力建设，推进技术在业务中落地；

1. 负责设计、研发和优化商业化模型推理服务和训练服务。 2. 负责商业化模型工程架构的持续迭代和发展。 3. 负责推动先进的模型技术应用于商业化业务场景。 4. 负责提升离在线服务的性能，优化资源分配和治理。

1、负责文档产品的研发； 2、负责高质量的设计和编码，承担重点、难点的技术攻坚。

【职位描述】 1、负责小红书搜广推多场景排序模型优化，提升时长、互动、留存等核心指标； 2、分析海量用户行为数据，挖掘用户兴趣，优化排序模型； 3、通过超大规模机器学习模型和系统，使用先进的排序算法优化推荐效果。

1、参与各类通用地理位置相关服务的设计和开发； 2、参与海量位置相关数据的分析和挖掘，建设位置相关的数据仓库； 3、参与在线大流量高并发服务系统设计与开发； 4、分析现有系统的不足，定位系统瓶颈，提高系统性能和稳定性； 5、根据业务实际需求，为团队引入新技术和新方案； 6、以自身良好的项目管理与协调沟通能力，负责跨团队的重点项目的推进工作。

1、负责饿了么零售业务的推荐算法工作，包括零售店铺推荐、店内商品推荐，全能超市等； 2、基于业务问题，设计并实现推荐全链路算法模型，包括召回粗排、精排、重排及端智能等模块，持续迭代提升业务效果； 3、参与推荐创新性算法的研究以及开发工作； 4、协同业务进行跨团队合作。

1、负责小天基/神农控制台/ASO/staragent/统一运维平台的前端开发工作，完成产品的前端框架升级，保证流畅的交互体验。 2、结合阿里云整体的视觉设计风格，建设统一的前端基础组件库（组件库、图形库、工程体系、低代码、服务化平台等），保障前端性能及交互一致性的同时，提升研发效率 3、基于阿里云统一的AEM基础设施对用户行为进行记录并建立数据化度量体系，为产品交互及后端性能优化方案或技术选型提供数据支撑 4、负责线上系统的维护和管理，保障系统稳定运行；

-负责智能客服产品服务端后台研发，能够独立负责具体的业务模块 -负责系统设计文档设计和撰写 -保证系统的高可用性，持续优化和扩展服务 -保障私有化项目顺利交付，解决客户问题

1.负责数据科学平台dataops+mlops+devops相关工具链(包括Notebook、数据标注、合成、特征、模型、推理、Agent应用等)的设计和开发工作； 2.负责优化系统架构，提升在线特征、推理等服务的性能和稳定性，提升研发质量和效率。