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职位描述
加入我们，你将构建阿里集团企业级Agent平台后训练技术体系，支撑核心电商、零售、本地生活等丰富业务场景的AI方案效果持续提升，通过先进AI技术探索，持续提升业务效果迭代飞轮，发现新的业务机会。
具体职责包括：
1. Agent效果优化体系建设
构建面向Agent平台的模型后训练技术体系，包括SFT（监督微调）、RLHF（基于人类反馈的强化学习）、DPO（直接偏好优化）等技术栈
设计并实现Agent效果持续优化的数据闭环机制，实现模型能力的自动化迭代升级
2. 平台优化流程
构建面向应用场景的低代码化优化机制，降低业务使用门槛
支持多种场景的Agent定制化优化，如智能客服、任务规划、工具调用等
3. 评估与反馈优化
建立Agent效果评估体系，包括自动化评估和人工评测
设计偏好学习和人类反馈优化机制，确保Agent行为符合业务预期
岗位要求
本科及以上学历，具备计算机科学/人工智能/统计学/数学或相关专业背景；
2年以上软件工程经验，1年以上NLP/算法经验，熟悉Python/Java等主流编程语言；
熟悉SFT、RLHF、DPO等主流后训练方法，能够根据业务场景设计智能化优化方案；
具备深度学习模型后训练经验，包含数据构建、训练方案设计和实施、效果评估，以及方案迭代优化；
有良好的沟通能力和逻辑思维，对技术有热情并乐于钻研；
加分项： 主导过企业级Agent平台的后训练体系建设；有构建数据飞轮并实现模型持续优化的成功案例；有开源社区核心贡献经验优先。
认证资质
孙女士
竞争力分析
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页面更新时间：2025-11-26
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