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）
{
"schema_version": "via_ai_product_manager_jobs_v1",
"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "Agentic训练与统一智能体演进研究-阿里星/C-Star",
"job_level": "校招",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "千问事业部",
"location": "北京 / 杭州",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "技术类"AI生成
},
"company": {
"company_name": "阿里巴巴集团",
"company_industry": "电子商务 / 云计算 / 人工智能",
"company_size": "10000人以上",
"company_website": "alibaba.com",
"company_description": "阿里巴巴集团面向消费者和企业提供电子商务、云计算及人工智能服务。"
},
"compensation": {
"salary_range": {
"min": "",
"max": "",
"currency": "未披露",
"cycle": "未披露"
},
"benefits": "未披露"
},
"requirements": {
"working_years": "",
"degree": "计算机科学、人工智能、机器学习或相关领域的硕士或博士学位",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "我们正在重新定义“千问”：从一个博学的对话者进化为具备执行力的数字实体。我们的核心使命是构建一套统一的认知架构，打破模型与现实世界的壁垒，实现从“语义理解”到“任务闭环”的跨越，让 AI 真正深入生产力场景，实现数字世界与物理世界的高效连接。你将参与以下研究：\n1、长程任务规划能力：研究复杂任务的精准拆解、动态编排与执行反馈机制，提升长链路任务完成率；\n2、记忆机制与上下文管理：研究短期/长期记忆、状态压缩、动态检索与上下文调度机制，在有限上下文窗口与资源约束下，提升跨轮一致性、任务连续性与复杂任务执行效率；\n3、复杂工具的自主学习与使用：推动 skills 的自主发现、组合与演化，提升在深度搜索、Browser Use、工程开发等场景中的高阶执行与组合优化能力；\n4、开放环境下的 Agentic Scaling 训练：探索类 OpenClaw 的开放任务训练范式，在兼顾资源利用率的同时，实现多 agents 的组织调度、合理的 context 管理与协同执行。",
"requirements_text": "1、计算机科学、人工智能、机器学习或相关领域的硕士或博士学位；\n2、具有出色的分析、解决问题的能力，能深入解决大模型训练、应用存在的问题，有自主探索解决方案的能力者；\n3、能够积极创新， 乐于面对挑战， 负责敬业，优秀的团队合作精神，一起探索新技术，推进技术进步。\n【加分项】\n1、具有优秀的基础算法、扎实的机器学习基础，在相关领域国际顶级会议（ACL、EMNLP、CVPR、ICCV、NeurIPS、ICLR、AAAI 等）有高质量论文发表者优先；\n2、具有优秀的代码能力，在ACM/ICPC、NOI/IOl、Top Coder、Kaggle等比赛获奖者优先；\n3、在多模态、大模型、基础模型、世界模型、RL领域，主导过大影响力项目者优先；\n4、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。",
"skills": [AI生成
"机器学习",
"模型训练",
"团队协作",
"解决问题",
"大语言模型"
],
"preferred_qualifications": "【加分项】；1、具有优秀的基础算法、扎实的机器学习基础，在相关领域国际顶级会议（ACL、EMNLP、CVPR、ICCV、NeurIPS、ICLR、AAAI 等）有高质量论文发表者优先；2、具有优秀的代码能力，在ACM/ICPC、NOI/IOl、Top Coder、Kaggle等比赛获奖者优先；3、在多模态、大模型、基础模型、世界模型、RL领域，主导过大影响力项目者优先",
"job_highlights": "未披露"
},
"contact": {
"recruiter_name": "未披露",
"contact_methods": [
{
"type": "apply_link",
"value": "https://campus-talent.alibaba.com/campus/position/199907820033?deptCodes="
}
]
},
"posting": {
"posting_id": "199907820033",
"post_date": "2026-08-13",
"hire_time": "未披露",
"update_date": "20260917",
"job_url": "https://campus-talent.alibaba.com/campus/position/199907820033?deptCodes="
},
"fulltext": "Agentic训练与统一智能体演进研究-阿里星/C-Star\nAgentic训练与统一智能体演进研究-阿里星/C-Star\n\n基础信息\n毕业起止时间要求：2026-11-01 - 2027-10-31\n职位类别：技术类\n招聘项目：阿里巴巴2027届应届生\n工作地点：北京 / 杭州\n\n职位描述\n我们正在重新定义“千问”：从一个博学的对话者进化为具备执行力的数字实体。我们的核心使命是构建一套统一的认知架构，打破模型与现实世界的壁垒，实现从“语义理解”到“任务闭环”的跨越，让 AI 真正深入生产力场景，实现数字世界与物理世界的高效连接。你将参与以下研究：\n1、长程任务规划能力：研究复杂任务的精准拆解、动态编排与执行反馈机制，提升长链路任务完成率；\n2、记忆机制与上下文管理：研究短期/长期记忆、状态压缩、动态检索与上下文调度机制，在有限上下文窗口与资源约束下，提升跨轮一致性、任务连续性与复杂任务执行效率；\n3、复杂工具的自主学习与使用：推动 skills 的自主发现、组合与演化，提升在深度搜索、Browser Use、工程开发等场景中的高阶执行与组合优化能力；\n4、开放环境下的 Agentic Scaling 训练：探索类 OpenClaw 的开放任务训练范式，在兼顾资源利用率的同时，实现多 agents 的组织调度、合理的 context 管理与协同执行。\n\n职位要求\n1、计算机科学、人工智能、机器学习或相关领域的硕士或博士学位；\n2、具有出色的分析、解决问题的能力，能深入解决大模型训练、应用存在的问题，有自主探索解决方案的能力者；\n3、能够积极创新， 乐于面对挑战， 负责敬业，优秀的团队合作精神，一起探索新技术，推进技术进步。\n【加分项】\n1、具有优秀的基础算法、扎实的机器学习基础，在相关领域国际顶级会议（ACL、EMNLP、CVPR、ICCV、NeurIPS、ICLR、AAAI 等）有高质量论文发表者优先；\n2、具有优秀的代码能力，在ACM/ICPC、NOI/IOl、Top Coder、Kaggle等比赛获奖者优先；\n3、在多模态、大模型、基础模型、世界模型、RL领域，主导过大影响力项目者优先；\n4、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。\n\n在招业务\n千问事业部\n我们正在重新定义“千问”：从一个博学的对话者进化为具备执行力的数字实体。我们的核心使命是构建一套统一的认知架构，打破模型与现实世界的壁垒，实现从“语义理解”到“任务闭环”的跨越，让 AI 真正深入生产力场景，实现数字世界与物理世界的高效连接。你将参与以下研究：\n1、长程任务规划能力：研究复杂任务的精准拆解、动态编排与执行反馈机制，提升长链路任务完成率；\n2、记忆机制与上下文管理：研究短期/长期记忆、状态压缩、动态检索与上下文调度机制，在有限上下文窗口与资源约束下，提升跨轮一致性、任务连续性与复杂任务执行效率；\n3、复杂工具的自主学习与使用：推动 skills 的自主发现、组合与演化，提升在深度搜索、Browser Use、工程开发等场景中的高阶执行与组合优化能力；\n4、开放环境下的 Agentic Scaling 训练：探索类 OpenClaw 的开放任务训练范式，在兼顾资源利用率的同时，实现多 agents 的组织调度、合理的 context 管理与协同执行。\n1、计算机科学、人工智能、机器学习或相关领域的硕士或博士学位；\n2、具有出色的分析、解决问题的能力，能深入解决大模型训练、应用存在的问题，有自主探索解决方案的能力者；\n3、能够积极创新， 乐于面对挑战， 负责敬业，优秀的团队合作精神，一起探索新技术，推进技术进步。\n【加分项】\n1、具有优秀的基础算法、扎实的机器学习基础，在相关领域国际顶级会议（ACL、EMNLP、CVPR、ICCV、NeurIPS、ICLR、AAAI 等）有高质量论文发表者优先；\n2、具有优秀的代码能力，在ACM/ICPC、NOI/IOl、Top Coder、Kaggle等比赛获奖者优先；\n3、在多模态、大模型、基础模型、世界模型、RL领域，主导过大影响力项目者优先；\n4、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。",
"standard_classification": {
"std_category_code": "T010",
"std_aux_codes": [],
"std_category_status": null,
"std_taxonomy_version": "20261104"
}
}