主分类:大模型与生成式算法研发
辅助:AI模型评测工程(仅展示)
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": "业务技术-大模型&Agent算法工程师-天猫技术",
"job_level": "未披露",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "淘天集团",
"location": "杭州",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "算法研发"AI生成
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"company": {
"company_name": "淘天集团",
"company_industry": "电子商务",
"company_size": "未披露",
"company_website": "alibaba.com",
"company_description": "淘天集团的招聘业务覆盖淘宝、天猫等电商平台。"
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"compensation": {
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"currency": "未披露",
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
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"degree": "计算机、人工智能、机器学习、数学或统计学相关专业硕士及以上学历",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1. 负责天猫技术在各域的Agent算法优化,包括ToB和ToP相关产品,如AI商品运营、百补AI导购、品牌商家AI访谈;\n2. 主导大模型后训练与领域适配,参与Agent在各业务场景下的微调于多轮对话优化,提升模型在生意诊断、运营策略、导购方案生成、工具决策等任务中的专业性与一致性。\n3. 运用SFT、RL等后训练方法,设计合理Reward Function和优化函数,提升大模型在自主规划(Planning)、多步推理、工具调用、数据问答等方面的能力;\n4. 负责设计并优化检索增强(RAG)系统,从索引构建、召回排序到知识融合与上下文压缩,全面提升RAG在高准确性需求场景下的效果与稳定性。\n5. 深入跟踪LLM/Agent领域前沿进展,推进前沿技术在业务中的验证与落地,重点突破工具集成复杂推理、数据洞察、AI 搜索等方向的应用创新;\n6. 负责建立科学评测体系,设计覆盖功能性、合规性、一致性与业务转化的多维评估指标,系统分析模型表现,指导模型与Agent策略的精准优化。",
"requirements_text": "1. 计算机、人工智能、机器学习、数学或统计学相关专业硕士及以上学历,具备 LLM/AI Agent/搜索系统等相关领域经验。\n2. 熟练掌握 Python,熟悉PyTorch或TensorFlow框架,深入理解大语言模型原理,掌握SFT/RL训练范式及Prompt工程。\n3. 了解LangChain、AutoGen等Agent框架,熟悉Context Engineering、RAG、Tool Use等技术者优先;\n4. 有完整Agent系统搭建经验者,或者在开源社区有贡献者优先;\n5. 具备良好的自驱力和协作能力,能够将 AI 技术与业务目标结合推动落地。",
"skills": [AI生成
"Python",
"PyTorch",
"TensorFlow",
"机器学习",
"大语言模型",
"检索增强生成",
"智能体开发"
],
"preferred_qualifications": "3. 了解LangChain、AutoGen等Agent框架,熟悉Context Engineering、RAG、Tool Use等技术者优先;4. 有完整Agent系统搭建经验者,或者在开源社区有贡献者优先",
"job_highlights": "未披露"
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"contact": {
"recruiter_name": "未披露",
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"job_url": "https://talent.taotian.com/off-campus/position-detail?positionId=100026400001"
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"fulltext": "业务技术-大模型&Agent算法工程师-天猫技术\n业务技术-大模型&Agent算法工程师-天猫技术\n\n基础信息\n工作地点:杭州\n\n职位描述\n1. 负责天猫技术在各域的Agent算法优化,包括ToB和ToP相关产品,如AI商品运营、百补AI导购、品牌商家AI访谈;\n2. 主导大模型后训练与领域适配,参与Agent在各业务场景下的微调于多轮对话优化,提升模型在生意诊断、运营策略、导购方案生成、工具决策等任务中的专业性与一致性。\n3. 运用SFT、RL等后训练方法,设计合理Reward Function和优化函数,提升大模型在自主规划(Planning)、多步推理、工具调用、数据问答等方面的能力;\n4. 负责设计并优化检索增强(RAG)系统,从索引构建、召回排序到知识融合与上下文压缩,全面提升RAG在高准确性需求场景下的效果与稳定性。\n5. 深入跟踪LLM/Agent领域前沿进展,推进前沿技术在业务中的验证与落地,重点突破工具集成复杂推理、数据洞察、AI 搜索等方向的应用创新;\n6. 负责建立科学评测体系,设计覆盖功能性、合规性、一致性与业务转化的多维评估指标,系统分析模型表现,指导模型与Agent策略的精准优化。\n\n职位要求\n1. 计算机、人工智能、机器学习、数学或统计学相关专业硕士及以上学历,具备 LLM/AI Agent/搜索系统等相关领域经验。\n2. 熟练掌握 Python,熟悉PyTorch或TensorFlow框架,深入理解大语言模型原理,掌握SFT/RL训练范式及Prompt工程。\n3. 了解LangChain、AutoGen等Agent框架,熟悉Context Engineering、RAG、Tool Use等技术者优先;\n4. 有完整Agent系统搭建经验者,或者在开源社区有贡献者优先;\n5. 具备良好的自驱力和协作能力,能够将 AI 技术与业务目标结合推动落地。\n1. 负责天猫技术在各域的Agent算法优化,包括ToB和ToP相关产品,如AI商品运营、百补AI导购、品牌商家AI访谈;\n2. 主导大模型后训练与领域适配,参与Agent在各业务场景下的微调于多轮对话优化,提升模型在生意诊断、运营策略、导购方案生成、工具决策等任务中的专业性与一致性。\n3. 运用SFT、RL等后训练方法,设计合理Reward Function和优化函数,提升大模型在自主规划(Planning)、多步推理、工具调用、数据问答等方面的能力;\n4. 负责设计并优化检索增强(RAG)系统,从索引构建、召回排序到知识融合与上下文压缩,全面提升RAG在高准确性需求场景下的效果与稳定性。\n5. 深入跟踪LLM/Agent领域前沿进展,推进前沿技术在业务中的验证与落地,重点突破工具集成复杂推理、数据洞察、AI 搜索等方向的应用创新;\n6. 负责建立科学评测体系,设计覆盖功能性、合规性、一致性与业务转化的多维评估指标,系统分析模型表现,指导模型与Agent策略的精准优化。\n1. 计算机、人工智能、机器学习、数学或统计学相关专业硕士及以上学历,具备 LLM/AI Agent/搜索系统等相关领域经验。\n2. 熟练掌握 Python,熟悉PyTorch或TensorFlow框架,深入理解大语言模型原理,掌握SFT/RL训练范式及Prompt工程。\n3. 了解LangChain、AutoGen等Agent框架,熟悉Context Engineering、RAG、Tool Use等技术者优先;\n4. 有完整Agent系统搭建经验者,或者在开源社区有贡献者优先;\n5. 具备良好的自驱力和协作能力,能够将 AI 技术与业务目标结合推动落地。",
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