阿里巴巴国际站--27届AI应用研发--实习生

[我们是谁] 我们服务于全世界客户 全球领先的数字化贸易平台 阿里巴巴集团的第一个业务板块 阿里巴巴集团的增速top3的BU [我们的技术能力] 我们在B类外贸场景下不断探索前沿技术、挑战技术极限 在多个技术领域沉淀集团先进的技术产品和开源产品 [我们有什么] 别人有的我们都有，我们还有 师兄文化: 为你的入职landing提供全职指导 培训文化: 百年阿里大学、百年技术大学、个性化成长技术、技术周分享沙龙 员工关怀: 周年欢庆计划、下午茶、生日会、旅游团队、集体婚礼、阿里十派 面试流程：简历评估—>初面—>终面—>(部门交叉面试)—>HR面 岗位介绍 我们希望你不仅对大模型和 Agent 有强烈兴趣，也具备把真实业务问题抽象并落地成产品的潜质。这个岗位不是只停留在 Prompt优化/调参层面，而是要求你能够围绕“商品生成与经营链路”去思考：如何把选品、发品、内容生成、质量优化、供给扩展这些复杂环节，转化为可编排、可评测、可持续迭代的 AI 系统。 如果你在技术上对 LLM、RAG、Agent、Tool Calling、SFT 等方向有系统性的学习或实践，对模型能力边界、知识注入、任务分解、结果评估这些问题有自己的理解，那么你会很适合这个方向。我们尤其希望你不是把大模型当“黑盒能力”来调用，而是愿意深入思考：什么问题该交给模型，什么问题该交给规则、检索或工具，如何设计稳定的端到端链路，如何平衡效果、成本与可控性。 如果你更偏工程落地，我们期待你具备扎实的计算机基础，熟悉至少一门主流编程语言，拥有良好的代码能力、系统抽象能力和工程协作意识。你需要能够参与 Agent 架构搭建、工具插件化、服务链路设计、实验评测体系建设，并理解一个真正面向商家的 AI 产品，和一个实验室原型之间在稳定性、扩展性、可观测性上的本质差异。 除此之外，这个岗位尤其看重你对业务的理解兴趣。商品 Agent 的核心不是“模型炫技”，而是服务外贸商家的经营效率与转化结果。因此我们会更青睐这样的同学：既愿意研究技术，也愿意理解商品、供给、内容、平台规则和商家操作链路；既能从模型视角思考问题，也能从用户价值和业务指标出发判断方案优劣。你不一定已经非常懂电商，但需要对复杂业务保持好奇，愿意把技术真正做成有实际价值、能规模化复制的产品能力。 简而言之，我们希望你是这样的人：有 AI 技术热情，有工程实现能力，有业务抽象意识，也有把一个前沿方向长期打磨成成熟能力的耐心。 如果你希望从底层能力、系统架构到真实商业场景完整闭环的建设，这会是一个非常适合你的项目。 职位要求： 1.基础条件 ● 计算机、数学、统计学等相关专业硕士/博士优先，优秀本科生不受限制。 ● 有顶会论文（ACL/EMNLP/ICLR/NeurIPS/ICML等）/高影响项目/开源贡献者加分。 2.专业能力 ● 模型与后训练：了解Transformer/LLM模型架构、演进原理与局限；具备SFT/DPO/RL等后训练与迭代能力（含数据/评估/优化），对后训练算法有实践经验和深刻认知；拥有Agentic RL训练实操经验者优先。 ● Agent与系统编排：能做任务拆解与多Agent协作；熟悉RAG、Memory、Tool-Use（含MCP/类协议/Skills等）并能工程化落地；独立开发过具备一定影响力AI应用者优先。 ● 扎实的代码和工程能力：具备扎实的计算机基础知识，深入理解数据结构、算法、网络和操作系统等相关知识，能至少在一种主流编程语言（如 Java / Python / JS 等）上有深度的实践经验，掌握常见工程实践并具备优秀的Coding 能力，能够根据场景灵活选型并快速上手。 3.能力特质 ● 学习能力：对AI有热情、对前沿技术与产品好奇，对未知开放，能举一反三。 ● 动手能力：积极主动体验市场中先进的模型和产品，独立阅读论文/技术报告等并快速复现，快速主动尝试落地先进开源项目，对主流AI开源项目有贡献者优先。 ● 技术审美：对新技术有近乎本能的渴望，能区分“能跑”与“优雅”，追求简洁、可维护、可扩展；在模型/框架/工具选型上有专业思考。 主要工作内容 商品Agent是面向外贸商家的前沿 AI 智能体项目，基于最新大模型与 Agent 工程体系，打造“选品—发品—优化—内容生成”的一站式能力：机会分析、智能选品、一键发品、商品质量改写、AIGC 素材生成、行业定制标题/卖点生成等，覆盖商家核心经营链路，直接提升效率与转化效果。 接下来我们会做更“硬核”的方向：以全球商品库为底座推进“极速拓盘”，搭建极简供给上翻链路，打通 App 端发品闭环，并建设端到端的“机会商品生成”能力，让供给规模和内容丰富度持续双增长。各位实习生同学，你将有机会参与 Agent 架构、RAG 知识工程、Skill/Tooling 插件化、Prompt/Eval 体系、端到端业务落地 等完整链路，把技术直接做成可用、可规模化的产品能力，请加入我们吧！

[我们是谁] 我们服务于全世界客户 全球领先的数字化贸易平台 阿里巴巴集团的第一个业务板块 阿里巴巴集团的增速top3的BU [我们的技术能力] 我们在B类外贸场景下不断探索前沿技术、挑战技术极限 在多个技术领域沉淀集团先进的技术产品和开源产品 [我们有什么] 别人有的我们都有，我们还有 师兄文化: 为你的入职landing提供全职指导 培训文化: 百年阿里大学、百年技术大学、个性化成长技术、技术周分享沙龙 员工关怀: 周年欢庆计划、下午茶、生日会、旅游团队、集体婚礼、阿里十派 面试流程：简历评估—>初面—>终面—>(部门交叉面试)—>HR面 岗位介绍 我们希望你不仅对大模型和 Agent 有强烈兴趣，也具备把真实业务问题抽象并落地成产品的潜质。这个岗位不是只停留在 Prompt优化/调参层面，而是要求你能够围绕“商品生成与经营链路”去思考：如何把选品、发品、内容生成、质量优化、供给扩展这些复杂环节，转化为可编排、可评测、可持续迭代的 AI 系统。 如果你在技术上对 LLM、RAG、Agent、Tool Calling、SFT 等方向有系统性的学习或实践，对模型能力边界、知识注入、任务分解、结果评估这些问题有自己的理解，那么你会很适合这个方向。我们尤其希望你不是把大模型当“黑盒能力”来调用，而是愿意深入思考：什么问题该交给模型，什么问题该交给规则、检索或工具，如何设计稳定的端到端链路，如何平衡效果、成本与可控性。 如果你更偏工程落地，我们期待你具备扎实的计算机基础，熟悉至少一门主流编程语言，拥有良好的代码能力、系统抽象能力和工程协作意识。你需要能够参与 Agent 架构搭建、工具插件化、服务链路设计、实验评测体系建设，并理解一个真正面向商家的 AI 产品，和一个实验室原型之间在稳定性、扩展性、可观测性上的本质差异。 除此之外，这个岗位尤其看重你对业务的理解兴趣。商品 Agent 的核心不是“模型炫技”，而是服务外贸商家的经营效率与转化结果。因此我们会更青睐这样的同学：既愿意研究技术，也愿意理解商品、供给、内容、平台规则和商家操作链路；既能从模型视角思考问题，也能从用户价值和业务指标出发判断方案优劣。你不一定已经非常懂电商，但需要对复杂业务保持好奇，愿意把技术真正做成有实际价值、能规模化复制的产品能力。 简而言之，我们希望你是这样的人：有 AI 技术热情，有工程实现能力，有业务抽象意识，也有把一个前沿方向长期打磨成成熟能力的耐心。 如果你希望从底层能力、系统架构到真实商业场景完整闭环的建设，这会是一个非常适合你的项目。 职位要求： 1.基础条件 ● 计算机、数学、统计学等相关专业硕士/博士优先，优秀本科生不受限制。 ● 有顶会论文（ACL/EMNLP/ICLR/NeurIPS/ICML等）/高影响项目/开源贡献者加分。 2.专业能力 ● 模型与后训练：了解Transformer/LLM模型架构、演进原理与局限；具备SFT/DPO/RL等后训练与迭代能力（含数据/评估/优化），对后训练算法有实践经验和深刻认知；拥有Agentic RL训练实操经验者优先。 ● Agent与系统编排：能做任务拆解与多Agent协作；熟悉RAG、Memory、Tool-Use（含MCP/类协议/Skills等）并能工程化落地；独立开发过具备一定影响力AI应用者优先。 ● 扎实的代码和工程能力：具备扎实的计算机基础知识，深入理解数据结构、算法、网络和操作系统等相关知识，能至少在一种主流编程语言（如 Java / Python / JS 等）上有深度的实践经验，掌握常见工程实践并具备优秀的Coding 能力，能够根据场景灵活选型并快速上手。 3.能力特质 ● 学习能力：对AI有热情、对前沿技术与产品好奇，对未知开放，能举一反三。 ● 动手能力：积极主动体验市场中先进的模型和产品，独立阅读论文/技术报告等并快速复现，快速主动尝试落地先进开源项目，对主流AI开源项目有贡献者优先。 ● 技术审美：对新技术有近乎本能的渴望，能区分“能跑”与“优雅”，追求简洁、可维护、可扩展；在模型/框架/工具选型上有专业思考。 主要工作内容 商品Agent是面向外贸商家的前沿 AI 智能体项目，基于最新大模型与 Agent 工程体系，打造“选品—发品—优化—内容生成”的一站式能力：机会分析、智能选品、一键发品、商品质量改写、AIGC 素材生成、行业定制标题/卖点生成等，覆盖商家核心经营链路，直接提升效率与转化效果。 接下来我们会做更“硬核”的方向：以全球商品库为底座推进“极速拓盘”，搭建极简供给上翻链路，打通 App 端发品闭环，并建设端到端的“机会商品生成”能力，让供给规模和内容丰富度持续双增长。各位实习生同学，你将有机会参与 Agent 架构、RAG 知识工程、Skill/Tooling 插件化、Prompt/Eval 体系、端到端业务落地 等完整链路，把技术直接做成可用、可规模化的产品能力，请加入我们吧！