主分类：大模型与生成式算法研发
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
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"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "阿里国际站/Alibaba.com-Agentic Post-Training算法工程师/专家-Accio Work",
"job_level": "专家",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "阿里集团",
"location": "杭州",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "技术类-算法"AI生成
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"company": {
"company_name": "阿里国际数字商业",
"company_industry": "跨境电商",
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"company_description": "阿里国际数字商业业务涉及国际电商平台及跨境商品交易。"
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"compensation": {
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
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"degree": "硕士及以上学历",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "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AI原生应用产品，也是全球首个B2B AI Search Agent，通过持续探索Agent、LLM、VLM、RL、Memory、Reasoning、AI Search等前沿技术，自研基座、Agent系统以及AI Search系统，实现全球B2B跨境贸易跨越式发展。\n1、构建Agent专用合成数据管线：设计并实现自动化的合成数据方案，重点生产高质量的思维链、工具调用和自我修正轨迹；\n2、Agent交互环境搭建：构建高性能、可扩展的Agent框架和运行环境（如代码执行器、浏览器模拟器、数据库交互等），为模型提供实时反馈的环境；\n3、Agentic RL：应用并改进RL算法，提升模型在长程任务（Long-horizon tasks）中的成功率和鲁棒性；\n4、评估体系建设：开发超越传统基准测试的动态评估方案，针对规划能力、工具选择准确率、幻觉控制及错误恢复能力建立量化指标；\n5、探索落地前沿Agent技术，包含而不限于：Agentic Model、Agentic Benchmark、Agentic RL、Pro-active Agent、Function Calling、Tool-Use、Multi-Step Reasoning、Agent Harness、Agentic Post-Training。",
"requirements_text": "1、硕士及以上学历，计算机、电子、人工智能、自动化、数学、物理、等相关专业优先；\n2、具有大规模数据合成、Coding Agent、Search Agent、大规模RL训练、商业场景Agent架构与环境构建项目经验者优先；\n3、具有良好的工程能力，熟悉Verl/Slime/RL2等模型训练infra并有训练经验者优先；\n4、熟悉LLM-based Chatbot技术原理者优先；熟悉LLM Post-Training训练数据构建方法，以及Multi-Agent系统框架者优先；\n5、有较强的自驱力、学习力、创新力和抗压能力，能够跟上正在快速变化的AI时代。\n加分项\n1、具有扎实的机器学习基础，熟悉CV、NLP、RL、ML、多模态理解、搜推广等领域的技术，在ICML、ACL、EMNLP、CVPR、ECCV、ICCV、NeurIPS、ICLR、KDD、WWW、SIGIR、Recsys、SIGGRAPH或SIGGRAPH Asia等顶级会议/期刊上发表论文者优先；\n2、在具有影响力AI/Agent项目实习/工作经验者优先；\n3、在GitHub等开源社区具有影响力项目发表经验者优先；\n4、具有SOTA Agent产品核心算法开发/优化、大模型基座应用落地经验者优先；\n5、具有优秀的代码能力，熟练掌握C/C++或Python，在ACM/ICPC、NOI/IOl、Top Coder、Kaggle等比赛获奖者优先； \n6、在LLM、多模态、RL、基础模型、世界模型等领域，主导过大影响力项目者优先。",
"skills": [AI生成
"Python",
"C++",
"机器学习",
"自然语言处理",
"模型训练",
"大语言模型"
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"preferred_qualifications": "1、硕士及以上学历，计算机、电子、人工智能、自动化、数学、物理、等相关专业优先；2、具有大规模数据合成、Coding Agent、Search Agent、大规模RL训练、商业场景Agent架构与环境构建项目经验者优先；3、具有良好的工程能力，熟悉Verl/Slime/RL2等模型训练infra并有训练经验者优先；4、熟悉LLM-based Chatbot技术原理者优先；熟悉LLM Post-Training训练数据构建方法，以及Multi-Agent系统框架者优先；加分项；1、具有扎实的机器学习基础，熟悉CV、NLP、RL、ML、多模态理解、搜推广等领域的技术，在ICML、ACL、EMNLP、CVPR、ECCV、ICCV、NeurIPS、ICLR、KDD、WWW、SIGIR、Recsys、SIGGRAPH或SIGGRAPH Asia等顶级会议/期刊上发表论文者优先；2、在具有影响力AI/Agent项目实习/工作经验者优先；3、在GitHub等开源社区具有影响力项目发表经验者优先；4、具有SOTA Agent产品核心算法开发/优化、大模型基座应用落地经验者优先；5、具有优秀的代码能力，熟练掌握C/C++或Python，在ACM/ICPC、NOI/IOl、Top Coder、Kaggle等比赛获奖者优先；6、在LLM、多模态、RL、基础模型、世界模型等领域，主导过大影响力项目者优先",
"job_highlights": "未披露"
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"contact": {
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"posting": {
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"fulltext": "阿里国际站/Alibaba.com-Agentic Post-Training算法工程师/专家-Accio Work\n阿里国际站/Alibaba.com-Agentic Post-Training算法工程师/专家-Accio Work\n\n基础信息\n职位类别：技术类-算法\n工作地点：杭州\n\n职位描述\nAccio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AI原生应用产品，也是全球首个B2B AI Search Agent，通过持续探索Agent、LLM、VLM、RL、Memory、Reasoning、AI Search等前沿技术，自研基座、Agent系统以及AI Search系统，实现全球B2B跨境贸易跨越式发展。\n1、构建Agent专用合成数据管线：设计并实现自动化的合成数据方案，重点生产高质量的思维链、工具调用和自我修正轨迹；\n2、Agent交互环境搭建：构建高性能、可扩展的Agent框架和运行环境（如代码执行器、浏览器模拟器、数据库交互等），为模型提供实时反馈的环境；\n3、Agentic RL：应用并改进RL算法，提升模型在长程任务（Long-horizon tasks）中的成功率和鲁棒性；\n4、评估体系建设：开发超越传统基准测试的动态评估方案，针对规划能力、工具选择准确率、幻觉控制及错误恢复能力建立量化指标；\n5、探索落地前沿Agent技术，包含而不限于：Agentic Model、Agentic Benchmark、Agentic RL、Pro-active Agent、Function Calling、Tool-Use、Multi-Step Reasoning、Agent Harness、Agentic Post-Training。\n\n职位要求\n1、硕士及以上学历，计算机、电子、人工智能、自动化、数学、物理、等相关专业优先；\n2、具有大规模数据合成、Coding Agent、Search Agent、大规模RL训练、商业场景Agent架构与环境构建项目经验者优先；\n3、具有良好的工程能力，熟悉Verl/Slime/RL2等模型训练infra并有训练经验者优先；\n4、熟悉LLM-based Chatbot技术原理者优先；熟悉LLM Post-Training训练数据构建方法，以及Multi-Agent系统框架者优先；\n5、有较强的自驱力、学习力、创新力和抗压能力，能够跟上正在快速变化的AI时代。\n加分项\n1、具有扎实的机器学习基础，熟悉CV、NLP、RL、ML、多模态理解、搜推广等领域的技术，在ICML、ACL、EMNLP、CVPR、ECCV、ICCV、NeurIPS、ICLR、KDD、WWW、SIGIR、Recsys、SIGGRAPH或SIGGRAPH Asia等顶级会议/期刊上发表论文者优先；\n2、在具有影响力AI/Agent项目实习/工作经验者优先；\n3、在GitHub等开源社区具有影响力项目发表经验者优先；\n4、具有SOTA Agent产品核心算法开发/优化、大模型基座应用落地经验者优先；\n5、具有优秀的代码能力，熟练掌握C/C++或Python，在ACM/ICPC、NOI/IOl、Top Coder、Kaggle等比赛获奖者优先； \n6、在LLM、多模态、RL、基础模型、世界模型等领域，主导过大影响力项目者优先。\nAccio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AI原生应用产品，也是全球首个B2B AI Search Agent，通过持续探索Agent、LLM、VLM、RL、Memory、Reasoning、AI Search等前沿技术，自研基座、Agent系统以及AI Search系统，实现全球B2B跨境贸易跨越式发展。\n1、构建Agent专用合成数据管线：设计并实现自动化的合成数据方案，重点生产高质量的思维链、工具调用和自我修正轨迹；\n2、Agent交互环境搭建：构建高性能、可扩展的Agent框架和运行环境（如代码执行器、浏览器模拟器、数据库交互等），为模型提供实时反馈的环境；\n3、Agentic RL：应用并改进RL算法，提升模型在长程任务（Long-horizon tasks）中的成功率和鲁棒性；\n4、评估体系建设：开发超越传统基准测试的动态评估方案，针对规划能力、工具选择准确率、幻觉控制及错误恢复能力建立量化指标；\n5、探索落地前沿Agent技术，包含而不限于：Agentic Model、Agentic Benchmark、Agentic RL、Pro-active Agent、Function Calling、Tool-Use、Multi-Step Reasoning、Agent Harness、Agentic Post-Training。\n1、硕士及以上学历，计算机、电子、人工智能、自动化、数学、物理、等相关专业优先；\n2、具有大规模数据合成、Coding Agent、Search Agent、大规模RL训练、商业场景Agent架构与环境构建项目经验者优先；\n3、具有良好的工程能力，熟悉Verl/Slime/RL2等模型训练infra并有训练经验者优先；\n4、熟悉LLM-based Chatbot技术原理者优先；熟悉LLM Post-Training训练数据构建方法，以及Multi-Agent系统框架者优先；\n5、有较强的自驱力、学习力、创新力和抗压能力，能够跟上正在快速变化的AI时代。\n加分项\n1、具有扎实的机器学习基础，熟悉CV、NLP、RL、ML、多模态理解、搜推广等领域的技术，在ICML、ACL、EMNLP、CVPR、ECCV、ICCV、NeurIPS、ICLR、KDD、WWW、SIGIR、Recsys、SIGGRAPH或SIGGRAPH Asia等顶级会议/期刊上发表论文者优先；\n2、在具有影响力AI/Agent项目实习/工作经验者优先；\n3、在GitHub等开源社区具有影响力项目发表经验者优先；\n4、具有SOTA Agent产品核心算法开发/优化、大模型基座应用落地经验者优先；\n5、具有优秀的代码能力，熟练掌握C/C++或Python，在ACM/ICPC、NOI/IOl、Top Coder、Kaggle等比赛获奖者优先； \n6、在LLM、多模态、RL、基础模型、世界模型等领域，主导过大影响力项目者优先。",
"standard_classification": {
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"std_taxonomy_version": "20261104"
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