主分类：Agent系统开发
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）
{
"schema_version": "via_ai_product_manager_jobs_v1",
"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "智能对话工程师",
"job_level": "实习",AI生成
"work_category": "实习",AI生成
"department": "阿里云",
"location": "北京 / 杭州",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "技术类"AI生成
},
"company": {
"company_name": "阿里云",
"company_industry": "云计算 / 人工智能",
"company_size": "10000人以上",
"company_website": "alibaba.com",
"company_description": "阿里云提供云基础设施、AI模型、智能体和计算服务。"
},
"compensation": {
"salary_range": {
"min": "",
"max": "",
"currency": "未披露",
"cycle": "未披露"
},
"benefits": "未披露"
},
"requirements": {
"working_years": "",
"degree": "未披露",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1、对话 Agent：参与优化模型在知识应用、工具调用、对话流控制上的能力，提升系统回复与决策的准确率，以及在长轨迹任务的执行达成率；\n2、深度融合知识的对话回复和决策：参与研发将知识、规则与大模型进行深度、动态融合的先进技术，如知识结构化处理、RAG、知识推理，以提升对话回复的准确度；\n3、评测体系与数据飞轮：参与建立并完善一套科学、全面的评测体系，能够精准衡量系统在真实场景的能力水平；设计并驱动高效的数据闭环系统，利用真实用户反馈持续、自动化地优化模型。",
"requirements_text": "1、计算机、人工智能、数学等相关学历背景，在机器学习、自然语言处理、对话系统等领域具备深厚的基础理论； \n2、精通PyTorch等主流深度学习框架，具有极强的动手和代码能力，对分布式训练（如DeepSpeed、Megatron）及模型推理加速有实战积累；\n3、研究方向聚焦大模型、智能体系统、强化学习、持续学习等，在顶级会议如NeurIPS/ICML/ICLR/ACL发表相关论文，在知名开源项目、知名竞赛中取得优异成绩；\n4、具备良好的沟通协作与项目推进能力，对面向真实场景的AI有热情，期待掌握将复杂算法逻辑转化为解决实际商业问题方案的能力。",
"skills": [AI生成
"PyTorch",
"机器学习",
"深度学习",
"强化学习",
"自然语言处理",
"项目推进",
"大语言模型",
"智能体开发"
],
"preferred_qualifications": "未披露",
"job_highlights": "未披露"
},
"contact": {
"recruiter_name": "未披露",
"contact_methods": [
{
"type": "apply_link",
"value": "https://campus-talent.alibaba.com/campus/position/199904560003?deptCodes="
}
]
},
"posting": {
"posting_id": "199904560003",
"post_date": "2026-04-22",
"hire_time": "未披露",
"update_date": "20260917",
"job_url": "https://campus-talent.alibaba.com/campus/position/199904560003?deptCodes="
},
"fulltext": "智能对话工程师\n智能对话工程师\n\n基础信息\n毕业起止时间要求：2027-11-01 - 2030-01-01\n职位类别：技术类\n招聘项目：阿里巴巴日常实习生\n工作地点：北京 / 杭州\n\n职位描述\n1、对话 Agent：参与优化模型在知识应用、工具调用、对话流控制上的能力，提升系统回复与决策的准确率，以及在长轨迹任务的执行达成率；\n2、深度融合知识的对话回复和决策：参与研发将知识、规则与大模型进行深度、动态融合的先进技术，如知识结构化处理、RAG、知识推理，以提升对话回复的准确度；\n3、评测体系与数据飞轮：参与建立并完善一套科学、全面的评测体系，能够精准衡量系统在真实场景的能力水平；设计并驱动高效的数据闭环系统，利用真实用户反馈持续、自动化地优化模型。\n\n职位要求\n1、计算机、人工智能、数学等相关学历背景，在机器学习、自然语言处理、对话系统等领域具备深厚的基础理论； \n2、精通PyTorch等主流深度学习框架，具有极强的动手和代码能力，对分布式训练（如DeepSpeed、Megatron）及模型推理加速有实战积累；\n3、研究方向聚焦大模型、智能体系统、强化学习、持续学习等，在顶级会议如NeurIPS/ICML/ICLR/ACL发表相关论文，在知名开源项目、知名竞赛中取得优异成绩；\n4、具备良好的沟通协作与项目推进能力，对面向真实场景的AI有热情，期待掌握将复杂算法逻辑转化为解决实际商业问题方案的能力。\n\n在招业务\n阿里云\n1、对话 Agent：参与优化模型在知识应用、工具调用、对话流控制上的能力，提升系统回复与决策的准确率，以及在长轨迹任务的执行达成率；\n2、深度融合知识的对话回复和决策：参与研发将知识、规则与大模型进行深度、动态融合的先进技术，如知识结构化处理、RAG、知识推理，以提升对话回复的准确度；\n3、评测体系与数据飞轮：参与建立并完善一套科学、全面的评测体系，能够精准衡量系统在真实场景的能力水平；设计并驱动高效的数据闭环系统，利用真实用户反馈持续、自动化地优化模型。\n1、计算机、人工智能、数学等相关学历背景，在机器学习、自然语言处理、对话系统等领域具备深厚的基础理论； \n2、精通PyTorch等主流深度学习框架，具有极强的动手和代码能力，对分布式训练（如DeepSpeed、Megatron）及模型推理加速有实战积累；\n3、研究方向聚焦大模型、智能体系统、强化学习、持续学习等，在顶级会议如NeurIPS/ICML/ICLR/ACL发表相关论文，在知名开源项目、知名竞赛中取得优异成绩；\n4、具备良好的沟通协作与项目推进能力，对面向真实场景的AI有热情，期待掌握将复杂算法逻辑转化为解决实际商业问题方案的能力。",
"standard_classification": {
"std_category_code": "T009",
"std_aux_codes": [
"T015"
],
"std_category_status": null,
"std_taxonomy_version": "20261104"
}
}