算法工程师-多模态方向

从事多模态算法和模型的研究与开发，包括但不局限于文本-图像、文本-视频等跨模态算法研发和优化，跟进并保持业界技术领先；

推进跨模态内容理解/生成前沿技术的创新落地。设计和优化现有算法，提高性能和准确性，确保高质量的用户体验；

探索AI智能体（Agent）新范式，构建能真正解决业务问题的以多模态大模型为核心的AI助手；

引领学术与技术前沿：持续追踪多模态AI、理解&生成、LLM等方向进展，产出高水平论文，建立行业技术影响力。

任职要求：

自然语言处理、计算机视觉、语音、机器学习、跨模态表征学习等相关专业在读；

熟练掌握tensorflow、pytorch等至少一种主流深度学习框架 -能够独立实现前沿模型，有NLP/CV/ML顶会发表经验者，有大规模模型训练工程经验的同学优先；

良好的学术调研能力，良好的逻辑和数据分析能力，有高质量论文、开源项目、ACM竞赛经历、相关学术会议组织的权威比赛获奖经历或落地项目产出者优先；

有良好的自我学习能力及自驱力，对前沿领域有强探索欲和好奇心、善于独立思考并反思总结；具备良好的沟通能力和团队协作能力。

算法工程师-AI Agent

研发并优化 Agent 的核心能力模块，包括但不限于自主规划（Planning）、多步推理（Reasoning）、工具调用（Tool Use）、长短期记忆（Memory）及 RAG 增强；

应用强化学习（RL）、模仿学习、SFT 及偏好对齐（DPO/PPO）技术，提升模型在复杂任务中的执行成功率与逻辑性；

参与构建高性能、高可用的 Agent 框架或 Runtime 系统，探索多智能体（Multi-Agent）协同与自我迭代学习范式；

构建端到端的智能体评测体系，通过数据驱动的方式持续迭代算法，推动 Agent 在搜索、办公、创作或垂直行业场景的落地。

要求：

本科及以上学历，计算机、人工智能、数学、电子信息等相关专业优先；

精通 Python，具备扎实的 C/C++/Java（至少一门）基础，具备极佳的工程实现能力，追求高质量的代码设计；

深入理解 Transformer 架构及大模型（LLM）原理；熟悉深度学习主流框架（PyTorch/TensorFlow）；掌握强化学习、自然语言处理或计算机视觉的基础理论；

极强的求知欲与学习能力，对新技术保有好奇心；逻辑清晰，善于独立思考并反思总结；具备良好的沟通能力和团队协同意识。

【加分项】

在 NeurIPS, ICML, ICLR, ACL, CVPR 等顶级会议发表过论文；

在 ACM-ICPC、NOI/IOI、TopCoder、Kaggle 或知名 AI 算法大赛中获得优异名次；

开知名开源项目的核心贡献者或在开源社区有影响力；

有 LangChain、AutoGen、MetaGPT 等 Agent 框架的使用或二次开发经验；

熟悉 RAG 架构或在搜索/推荐场景有相关实践。

算法工程师-自然语言处理

在这里，你将紧跟业界最新自然语言处理技术动态，深入研发并努力创新自然语言处理相关的知识库、词法、句法、语义、文档分析、深度学习、机器翻译、智能对话等技术，包括新颖的算法/模型的提出，模块的实际开发，对接自然语言处理平台的接入以及把高水平研发成果以论文/专利等形式进行发布；

在这里，你需要理解自然语言处理技术应用的相关的业务场景及需求，在自然语言处理技术内核的基础上考虑业务场景的特殊性进而适当适配业务需求；

在这里，你除了在核心技术研发之外，也有机会参与到具体的NLP相关业务中，例如文本内容的理解，商业场景的多语言多模态翻译和沟通，搜索Query分析、智能对话的语义解析及意图理解、商品评价的语义理解、内容搜索推荐的结构化分析、商品搜索推荐的标签体系、社会化问答的文本分析、智能客服的场景定制等。

加入我们，一起来夯实基础、赋能商业，实现技术与商业的完美结合，共同推进自然语言处理技术赋能平台化、服务化策略，不断追求技术的深度以及技术与业务的适当解耦。来吧，我们等你加入！

职位要求：

【必备项】

1、本科及以上学历，计算机、数据等相关专业；

2、具备极佳的工程实现能力，精通C/C++、Java、Python、Perl等至少一门语言；

3、对目前主流的深度学习平台，如tensorflow、pytorch、mxnet等，至少对其中一个有上手经验；

4、熟悉深度学习以及常见机器学习算法的原理与算法，能熟练运用聚类、分类、回归、排序等模型解决有挑战性的问题，有大数据处理的实战经验；

5、有强烈求知欲，对人工智能领域相关技术有热情；学习能力强，对新事物保有好奇心；

6、具有良好的数学基础，良好的英语阅读能力；有团队意识，最好具有团队协作的经验。

【加分项】

1、精通自然语言处理领域的1到2项底层技术，有实际成果并发表在自然语言处理国际顶级会议、期刊；

2、在相关的自然语言处理竞赛中获得优异成绩。

算法工程师-大模型应用

大模型驱动的算法革新：

参与大模型（LLM、多模态大模型）在电商核心场景（搜索、推荐、广告、多智能体对话等）中的算法创新与应用；

研究大模型与经典搜推广模型的融合方案，提升模型效果与用户体验；

下一代AI系统构建：

通过分布式训练、模型压缩、低延迟推理等技术，面向工业级应用完成千亿级参数大模型的高效训练与部署；

尝试生成式AI、多智能体协作等前沿方向，推动AI技术在电商领域的创新应用；

大模型在亿级用户规模落地的实战：

直面淘宝数亿用户、百亿级行为数据的挑战，落地大模型应用；

参与双11、618等顶级电商场景的算法优化，见证大模型技术驱动商业增长的完整链路。

职位要求：

计算机科学/人工智能/机器学习等相关领域的硕士或博士，具备扎实的编程基础（Python/C++/Java），熟悉常用算法与数据结构；

掌握机器学习基础理论，了解搜、推、广系统/自然语言处理/多模态等至少一个领域；

有PyTorch/TensorFlow等框架使用经验，参与过算法竞赛（Kaggle/天池等）或开源项目者优先；

对AI技术充满好奇心，主动关注大模型、搜推广系统、NLP、强化学习等领域前沿进展；

在顶级会议或高水平期刊发表过论文，或有复现前沿论文的经验者优先；

具备较强的问题拆解能力，能通过数据分析定位业务痛点并提出创新思路；

良好的沟通能力，能与工程师、产品经理高效协作，将技术方案转化为业务价值；

对电商场景有基本认知，愿意深入理解用户需求与商业逻辑。

【加分项】

有大模型训练/微调经验（如Llama、GPT、多模态模型）或搜推广算法相关项目经历；

有海量数据处理经验或者大厂实习经验；

在算法竞赛中获得优异成绩（ACM-ICPC/挑战赛TOP10等）或者顶会论文发表。

详情：

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