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": "算法工程师-AI for Engineering",
"job_level": "校招",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "Token Foundry",
"location": "北京 / 杭州 / 上海",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "技术类"AI生成
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"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。"
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"compensation": {
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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、自动化、电子工程等相关专业本科及以上学历",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1、将大模型应用于真实工程场景，包括但不限于芯片设计 EDA、工业设计 CAD、金融工程、工业自动化、kernel 调优等复杂工程问题，训练模型在生产环境中的自进化能力，通过持续学习不断发掘更优算法与设计方案。\n2、研究基于 self-evolving、long-horizon、multi-agent 等范式的能力增强方法，提升 Qwen 模型在工程优化领域的表现——包括长期规划、任务分解、多步执行与自主反馈优化能力。\n3、构建面向工程任务的 Agent 系统与评测基准，整合领域专用工具与知识库，评估并提升模型在工具调用、方案生成、结果验证等任务上的表现。\n4、与工程领域专家团队紧密协作，推动研究成果在真实科研或工业生产场景中的验证与落地。\n5、跟进 AI for Engineering 及相关方向的前沿进展，围绕关键问题开展算法创新、实验分析与技术沉淀。",
"requirements_text": "1、计算机、人工智能、自动化、电子工程等相关专业本科及以上学历。\n2、具备扎实的机器学习与深度学习基础，熟悉大模型训练、微调或推理优化相关技术。\n3、满足以下条件之一者优先：\n（1）在 EDA、CAD、金融工程、工业自动化、性能优化等工程领域有较深积累，能准确把握领域内的核心问题与前沿方向；已在实际工业场景中深度使用大模型，能从工程问题出发完成方法设计、方案落地与效果迭代；有 Agent 系统构建、工具调用、多步推理、强化学习等方向的研究或工程经验。\n（2）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，具备良好的沟通与团队协作能力。\n（3）熟悉 Python，具备较强的工程实现能力；有高水平论文、开源项目、竞赛成绩或实际落地成果者优先。",
"skills": [AI生成
"Python",
"机器学习",
"深度学习",
"强化学习",
"模型训练",
"性能优化",
"团队协作",
"学习能力",
"大语言模型"
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"preferred_qualifications": "3、满足以下条件之一者优先：；有高水平论文、开源项目、竞赛成绩或实际落地成果者优先",
"job_highlights": "未披露"
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"fulltext": "算法工程师-AI for Engineering\n算法工程师-AI for Engineering\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 / 上海\n\n职位描述\n1、将大模型应用于真实工程场景，包括但不限于芯片设计 EDA、工业设计 CAD、金融工程、工业自动化、kernel 调优等复杂工程问题，训练模型在生产环境中的自进化能力，通过持续学习不断发掘更优算法与设计方案。\n2、研究基于 self-evolving、long-horizon、multi-agent 等范式的能力增强方法，提升 Qwen 模型在工程优化领域的表现——包括长期规划、任务分解、多步执行与自主反馈优化能力。\n3、构建面向工程任务的 Agent 系统与评测基准，整合领域专用工具与知识库，评估并提升模型在工具调用、方案生成、结果验证等任务上的表现。\n4、与工程领域专家团队紧密协作，推动研究成果在真实科研或工业生产场景中的验证与落地。\n5、跟进 AI for Engineering 及相关方向的前沿进展，围绕关键问题开展算法创新、实验分析与技术沉淀。\n\n职位要求\n1、计算机、人工智能、自动化、电子工程等相关专业本科及以上学历。\n2、具备扎实的机器学习与深度学习基础，熟悉大模型训练、微调或推理优化相关技术。\n3、满足以下条件之一者优先：\n（1）在 EDA、CAD、金融工程、工业自动化、性能优化等工程领域有较深积累，能准确把握领域内的核心问题与前沿方向；已在实际工业场景中深度使用大模型，能从工程问题出发完成方法设计、方案落地与效果迭代；有 Agent 系统构建、工具调用、多步推理、强化学习等方向的研究或工程经验。\n（2）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，具备良好的沟通与团队协作能力。\n（3）熟悉 Python，具备较强的工程实现能力；有高水平论文、开源项目、竞赛成绩或实际落地成果者优先。\n\n在招业务\nToken Foundry\n1、将大模型应用于真实工程场景，包括但不限于芯片设计 EDA、工业设计 CAD、金融工程、工业自动化、kernel 调优等复杂工程问题，训练模型在生产环境中的自进化能力，通过持续学习不断发掘更优算法与设计方案。\n2、研究基于 self-evolving、long-horizon、multi-agent 等范式的能力增强方法，提升 Qwen 模型在工程优化领域的表现——包括长期规划、任务分解、多步执行与自主反馈优化能力。\n3、构建面向工程任务的 Agent 系统与评测基准，整合领域专用工具与知识库，评估并提升模型在工具调用、方案生成、结果验证等任务上的表现。\n4、与工程领域专家团队紧密协作，推动研究成果在真实科研或工业生产场景中的验证与落地。\n5、跟进 AI for Engineering 及相关方向的前沿进展，围绕关键问题开展算法创新、实验分析与技术沉淀。\n1、计算机、人工智能、自动化、电子工程等相关专业本科及以上学历。\n2、具备扎实的机器学习与深度学习基础，熟悉大模型训练、微调或推理优化相关技术。\n3、满足以下条件之一者优先：\n（1）在 EDA、CAD、金融工程、工业自动化、性能优化等工程领域有较深积累，能准确把握领域内的核心问题与前沿方向；已在实际工业场景中深度使用大模型，能从工程问题出发完成方法设计、方案落地与效果迭代；有 Agent 系统构建、工具调用、多步推理、强化学习等方向的研究或工程经验。\n（2）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，具备良好的沟通与团队协作能力。\n（3）熟悉 Python，具备较强的工程实现能力；有高水平论文、开源项目、竞赛成绩或实际落地成果者优先。",
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