阿里云_27届秋招-tad

更新-260808 | 发布-260808

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260808：收录若干岗位


招聘信息

雇主简介

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  • 招聘动态↗
  • 若需要协助、商讨、✅速成 等等，可联系QQ群中的董老师。

岗位列表

运营类（1）

  • 销售运营 更新于 2026-08-06 运营类 北京 / 杭州

产品类（1）

  • AI产品经理 更新于 2026-08-06 产品类 北京 / 杭州

设计类（2）

  • AI体验设计师 更新于 2026-08-06 设计类 杭州
  • AI创意设计师 更新于 2026-08-06 设计类 杭州

销售类（1）

  • 阿里云管培生-商业技术方向 更新于 2026-08-06 销售类 北京 / 杭州 / 上海 / 深圳

数据类（1）

  • 数据分析师 更新于 2026-08-06 数据类 杭州

技术类（125）

AI SRE

更新于 2026-08-06 北京 / 广州 / 杭州

可投递多个业务集团/公司，不同业务集团/公司的应聘流程可并行；每个业务集团/公司只有1次投递机会，且最多可选择 2 个意向投递（含阿里星职位），按照意向顺序流转。

基础信息

毕业起止时间要求 2026-11-01 - 2027-10-31 | 职位类别 技术类 | 招聘项目 阿里巴巴2027届应届生 | 笔试方向 【工程】阿里巴巴集团27届秋招

职位描述

根据 AI-Native 研发运维模式演进对运维决策、系统可靠性与基础设施可调用性的要求，完成 AI Ops 体系与关键能力建设，统筹可观测性、故障治理、可靠性优化和知识沉淀等工作，支撑运维智能化升级，实现系统稳定、高效与可规模化运行。

具体职责包括以下相关方向的一项或多项：

  • 推动 AI-Native 研发运维模式演进：探索 AI 与工程师协同的软件研发与运维方式，让 AI 参与系统架构分析、运维决策与故障诊断。
  • 构建 AI-Native Reliability System：设计具备推理能力的 SRE Agent，并结合系统可观测数据与知识体系，构建智能化系统分析与决策能力。
  • 建设 AI-Ready 运维基础设施：升级运维基础设施，使系统数据、工具能力与执行接口能够被 AI 调用与理解。
  • 设计可规模化的系统可靠性工程机制：通过系统架构与工程机制设计提升系统可靠性，例如故障隔离、风险控制与安全发布策略。

职位要求

1.基础条件

  • 计算机、软件工程等相关专业优先。
  • 具备扎实的软件工程基础与良好的编程能力（Python / Go / Java 等）。

2.专业能力

  • 系统工程能力
    ○ 理解分布式系统和云原生架构，具备构建复杂工程系统的潜力。熟悉现代云原生基础设施，例如 Kubernetes。
  • AI-Native 工程能力
    ○ 熟悉大语言模型（LLM）与 Agent 技术，并有将其应用于软件开发、系统分析或自动化运维的实践经验。
    ○ 理解 Agent 的基本机制（推理、规划、工具调用），能够将复杂系统问题抽象为可执行的任务链路。
    ○ 能够利用 AI 工具与智能体提升工程效率，并探索 AI 参与研发与运维流程的实践。
  • 系统可靠性与工程思维
    ○ 理解系统可靠性工程理念，能够从系统设计与工程机制角度思考稳定性问题。
    ○ 能够分析复杂系统行为并识别潜在风险与异常模式。

加分项

  • 有 Agent 开发经验（LangChain / AutoGen 等）。
  • 有 AIOps / 智能运维研究或实践经验。

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  • 阿里云
  • 千问事业部
  • 虎鲸文娱集团

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AI Agent优化工程师-训练/数据/评测

更新于 2026-08-06 北京 / 杭州

可投递多个业务集团/公司，不同业务集团/公司的应聘流程可并行；每个业务集团/公司只有1次投递机会，且最多可选择 2 个意向投递（含阿里星职位），按照意向顺序流转。

基础信息

毕业起止时间要求

  • 2026-11-01 - 2027-10-31 职位类别
  • 技术类 招聘项目
  • 阿里巴巴2027届应届生 笔试方向
  • 【算法】阿里巴巴集团27届秋招

职位描述

这是一个综合的AI推理、优化的技术岗位，适合希望从事以下工作的候选人投递：

  • 希望从事AI应用构建与模型优化工作的候选人
  • 希望从事AI应用数据构建与自动化评测工作的候选人
  • 希望从事多模态AI应用构建与算法优化工作的候选人

围绕真实业务核心场景，参与AI应用的系统化构建与优化，把AI变为业务增长引擎，具体职责包括以下相关方向的一项或多项：

  1. AI应用全生命周期演进：深度参与业务问题建模、应用架构设计、上下文工程、训练数据构建、自动化评估体系、模型后训练优化等；
  2. 数据飞轮构建：打造高质量数据生产链路，探索合成数据（Synthetic Data）与高效蒸馏技术方案，跑通“业务-模型-反馈”迭代闭环；
  3. 评测体系构建：面向业务目标，设计完备的AI应用效果评估体系，构建自动化评估框架，建立离线评估与在线业务指标联动的量化评估能力；
  4. 强化学习与奖励机制设计：构建可工程化的Reward体系与RL训练环境，提升模型在垂直业务场景中的可控性与泛化能力；
  5. AI外部能力体系搭建：实现AI应用所需的知识库（RAG）、长短期记忆系统（Memory）、工具调用、多Agent协作框架等
  6. 多模态AI应用开发：构建AI应用的多模态感知与推理能力，解决在UI自动化、视觉理解与审核、多模态会话等场景的落地应用问题。

职位要求

基础要求

  1. 专业要求：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；
  2. 模型理解与优化：深入理解Transformer和主流LLM模型架构演进原理，对后训练算法有实操经验和深刻认知，拥有Agentic RL训练实操经验者优先；
  3. AI应用构建能力：掌握主流AI协议（MCP、Skills等）、记忆系统（Memory）、知识库（RAG），独立开发过具备一定影响力AI应用者优先；
  4. 代码与工程能力：较强Python编程能力，熟练掌握Pytorch，了解大模型训练与推理框架（Megatron-LM、vLLM、DeepSpeed等），能高效处理分布式环境下的工程问题；
  5. 数据构建能力：有很强的Data-centric AI的意识，精通后训练所需高质量数据挖掘与构造，具备合成数据（Synthetic Data）与动作轨迹（Trajectory）构建实操经验者优先；
  6. 评测能力：拒绝盲目调参，能针对Agent任务设计科学的评测体系（LLM-as-a-Judge），能基于评测结果精准分析和定位问题，具备复杂多步任务的量化评估能力者优先。
  7. 对新技术有近乎本能的渴望，能够独立阅读论文/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。

加分项：

  1. 在AI顶会（ACL/EMNLP/ICLR/NeurIPS/ICML等）发表大模型评测、数据合成、Agent、RL相关一作或共一论文；
  2. 知名大模型评测框架或高质量开源数据核心贡献者；
  3. 极强的数学功底和逻辑分析能力，对高质量数据和评测有端到端闭环经验。

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  • 阿里巴巴控股集团
  • 淘天集团
  • 阿里云
  • 虎鲸文娱集团

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AI Infra工程师

更新于 2026-08-06 北京 / 成都 / 广州 / 杭州 / 上海 / 深圳

可投递多个业务集团/公司，不同业务集团/公司的应聘流程可并行；每个业务集团/公司只有1次投递机会，且最多可选择 2 个意向投递（含阿里星职位），按照意向顺序流转。

基础信息

毕业起止时间要求

  • 2026-11-01 - 2027-10-31 职位类别
  • 技术类 招聘项目
  • 阿里巴巴2027届应届生 笔试方向
  • 【工程】阿里巴巴集团27届秋招

职位描述

在这里，你将成为大模型技术落地的“幕后推手”。你将参与构建支撑千卡/万卡规模的 AI 计算基础设施，通过软硬件协同优化，解决大模型在训练、推理、调度全链路中的工程挑战。你的代码将直接决定大模型训练的效率、推理的响应速度以及集群资源的利用率，为 AI 时代的算力底座注入核心动力。

具体的职责包括以下相关方向的一项或多项：

  1. 算力基建与分布式训练：深入分布式训练架构，优化通信与底层算子性能，解决大规模集群通信瓶颈，提升模型训练的吞吐量与计算效率。参与研究新的训练框架和模式。
  2. 极致推理加速：针对大规模推理场景，研发高性能推理引擎，通过kernel、框架、与算法结合的有损优化等手段，实现极致的低延迟与高并发。
  3. 智能化资源调度与系统：构建大规模 GPU 集群的统一调度与编排系统，实现算力资源的弹性分配与自动化调度，设计与优化面向 AI 计算场景的高性能通信、存储系统，保障海量任务的极致的效率。
  4. 工程效率与平台化建设：打造一体化的平台，覆盖大模型研发和迭代的全流程，降低模型迭代门槛，提升研发效能。

职位要求

1-基础条件：

  • 计算机、软件工程等相关专业优先。
  • 热衷于数据结构和算法、在ACM大赛成绩优异者优先；有顶会论文/高影响项目/开源贡献者加分。

2-专业能力：

  • 系统工程与编程能力：具备良好的系统工程基础，熟悉 Linux 开发环境，掌握 Python、Go、Java 等至少一门编程语言，具备扎实的工程实现能力。
  • 分布式系统：了解分布式系统基本原理（如一致性、容错、扩展性等）。
  • AI 系统领域专业知识：对于以下领域中的一项或者多项具备专业能力
    ○ 了解 AI 的基本原理与常见算法，理解模型训练任务的基本流程及其资源需求。
    ○ 了解主流训练推理框架（如 PyTorch、TensorFlow、vLLM、sglang）的基本使用方式及训练流程。
    ○ 了解异构计算或高性能计算体系，有 GPU 相关优化经验者优先。

3-能力特质：

  • 沟通能力：能与跨域岗位，如：算法、产品等，进行良好的沟通。
  • 跨域视野：有较宽的技术视野与知识面，对算法研发流程、数据、GPU调度、训练、推理等相关领域的技术逻辑都有涉猎。
  • 系统思维： 乐于挑战复杂系统的性能极限，具备良好的性能分析与调优能力，喜欢从底层视角拆解并解决问题。
  • 极客精神：对 AI 大模型技术充满热情，具备快速学习新技术的能力，渴望在高性能计算领域实现技术突破。

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  • 淘天集团
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  • 飞猪
  • 阿里国际数字商业集团
  • 阿里云
  • Token Foundry
  • 千问事业部
  • 虎鲸文娱集团

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AI数据工程师

更新于 2026-08-06 北京 / 杭州

可投递多个业务集团/公司，不同业务集团/公司的应聘流程可并行；每个业务集团/公司只有1次投递机会，且最多可选择 2 个意向投递（含阿里星职位），按照意向顺序流转。

基础信息

毕业起止时间要求

  • 2026-11-01 - 2027-10-31 职位类别
  • 技术类 招聘项目
  • 阿里巴巴2027届应届生 笔试方向
  • 【数据研发】阿里巴巴集团27届秋招

职位描述

以数据驱动、评测驱动的方式，构建数据高效迭代闭环，建立从数据寻源、标注、处理、合成到评测的全链路数据体系，持续建设高质量数据集和评测集，不断推动基础模型能力提升，推动AI模型和应用发展。

具体职责包括以下相关方向的一项或多项：

1- 全模态数据处理：

  • 参与研发万亿级数据规模的全模态数据处理引擎。
  • 通过设计高性能、可复用的数据处理算子，构建覆盖全生命周期的自动化数据生产pipeline。
  • 解决海量数据在清洗、脱敏及增强过程中的计算瓶颈，利用智能筛选与精准对齐算法交付极具竞争力的高质量训练集。
  • 持续优化全链路交付效能，确保数据质量与处理规模世界领先。

2-大模型数据理解与资产体系建设：

  • 参与全模态AI数据基础设施建设。 负责设计支撑AGI 演进的多模态语义标签标准与特征映射体系，通过构建先进的质量度量模型与内容理解框架，实现对海量 3D、视频、音频等复杂数据的自动化精炼，精细化的数据理解体系加速AGI发展的科学性与高效性。
  • 构建核心AI数据战略资产体系。 结合业务垂直场景与最前沿算法，深度参与海量数据的解析、挖掘与性能优化，驱动EB级全模态数据的深度解析与价值发现；通过全链路的智能处理与挖掘优化，将海量数据转化为高稀缺性和行业竞争壁垒的AI数据资产。

3-领域全链路数据策略建设：

  • 设计实现面向大模型细分领域的模型性能优化的全链路数据体系，涵盖评测体系设计、数据加工与数据合成链路、数据标注策略设计。
  • 深度理解大模型细分领域的技术点，实践“评测驱动”（Evaluation-Driven Development，EDD）的大模型迭代方法，确保千问、万相等基础模型能力持续处于世界领先水平。

职位要求

1-基础条件

  • 计算机、软件工程、数学、统计、人工智能、大数据、机器人等相关专业硕士/博士优先（非此类专业，有相关经验亦可）。
  • 有顶会论文/高影响项目/开源贡献者加分。

2-专业能力

  • 大数据处理技术：深入理解大规模分布式数据处理系统原理，熟悉Spark/Flink/Ray等开源技术栈；深入理解流批处理原理（计算模型、调度和资源管理、容错与一致性等）；可独立完成面向全模态数据（结构化/文本/图像/音频/视频）的批流一体数据处理开发与优化。
  • 大模型技术的理解与掌握：深入理解大模型核心原理，包括Transformer架构、上下文学习（ICL）、指令微调（Instruction Tuning）、检索增强生成（RAG）及推理机制（如思维链CoT）等关键技术；熟悉大模型在预训练、监督微调（SFT）和强化学习对齐（RLHF/RLAIF）等阶段的数据需求与优化逻辑。能够基于领域场景设计高质量数据处理与合成算法，通过系统化的数据迭代、评估反馈与模型微调闭环，持续驱动大模型在特定领域的能力提升与性能优化 。
  • AI编程意识与工程思维：能持续快速学习AI研发新范式，熟练运用主流AI工具，独立完成从需求分析、架构设计到高质量代码实现的系统级开发任务，并确保代码的可维护性、可扩展性与工程规范性。
  • 跨学科、跨领域的理解： 通过评测及数据驱动的方式提升模型的效果，结合对大模型及垂直领域的深度融合理解，能够设计面向领域的高质量评测集和数据集，针对基础模型短板设计相应的模型训练策略，不断突破基础模型的能力上限。
  • 工程与系统素养：能至少在一种主流编程语言（如 Java / Python / C++ 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

  • 好奇心：对AI有热情、对前沿技术与产品好奇。
  • 持续学习：能快速地学习、掌握新的知识与技术。
  • 沟通交流：能与其他人进行良好的沟通、交流，拓宽自身的视野与知识面。
  • 认真负责：有责任感，能确保工作完整的闭环、高质量的交付，为团队、合作方提供可信赖的支撑。

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  • 阿里国际数字商业集团
  • 阿里云
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  • 千问事业部
  • 虎鲸文娱集团
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Agent Infra工程师

更新于 2026-08-06 北京 / 成都 / 广州 / 杭州 / 上海 / 深圳

可投递多个业务集团/公司，不同业务集团/公司的应聘流程可并行；每个业务集团/公司只有1次投递机会，且最多可选择 2 个意向投递（含阿里星职位），按照意向顺序流转。

基础信息

毕业起止时间要求

  • 2026-11-01 - 2027-10-31 职位类别
  • 技术类 招聘项目
  • 阿里巴巴2027届应届生 笔试方向
  • 【AI研发】阿里巴巴集团27届秋招

职位描述

负责构建支撑AI Agent全生命周期的核心基础设施，涵盖设计构建、训练优化、安全部署、高并发调度及服务化交付等，为Agent的规模化落地提供稳定、高效、安全的底层能力。

具体职责包括以下相关方向的一项或多项：

  1. Agent基础设施：设计高并发、可扩展的Agent框架，覆盖沙箱执行、容器编排、任务调度及状态管理，支持训练优化与安全部署。
  2. 安全与稳定性：构建沙箱隔离与委托身份认证，确保API安全调用，并实现检查点恢复机制保障长任务可靠性。
  3. 平台服务能力：开发LLM上下文预计算、知识检索等优化能力，封装SDK/API（如向量检索、观测体系）提升推理效率。
  4. AI能力产品化：模块化输出开发套件（如CLI/SKLLS），降低Agent构建与调优门槛，支持算法迭代优化。
  5. 技术前瞻与落地：跟踪Agent生态技术进展，推动新技术规模化应用，持续优化架构性能与易用性。

目标：通过高效、安全、先进的基础设施，实现AI Agent从开发到生产的全流程支持，加速规模化落地。

职位要求

1-基础条件：

  • 计算机、软件工程、人工智能等相关专业优先。
  • 有顶会论文/高影响项目/开源贡献者加分。

2-专业能力:

  • 技术基础：扎实的计算机基础（OS/网络/数据库），精通至少一门编程语言（Go/Python/Java/Rust/TypeScript），熟悉后端技术栈（微服务/消息队列/缓存）及云原生（K8s/Serverless）或安全隔离技术（Docker/gVisor）。
  • AI Agent 专精领域：深入理解大模型原理，熟悉至少一种Agent框架（LangGraph/ADK/LangChain/AutoGen/MetaGPT等）或核心组件（RAG/工具调用/SKILLS），具备Agent全生命周期管理（训练/评测/部署）经验，有强化学习或规划算法背景优先。
  • Agent Ops 运维实践：掌握LLMOps（模型版本/监控/部署）及AgentOps（编排/自愈/状态管理），熟悉可观测性系统（链路追踪/日志分析）。
  • 工程与交付能力：擅长AI Coding快速原型开发，熟悉测试与变更管理（CI/静态分析），有高并发优化或多租户隔离经验。

3-能力特质：

  • 对AI原生应用有热情，能复现前沿技术；追求简洁可扩展的架构，沟通协作能力强。

加分项：

  • 有Agent优化实战经验、参与Agent平台开发、熟悉上下文工程或多Agent协同系统。

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  • 千问事业部

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AI应用算法工程师

更新于 2026-08-06 北京 / 广州 / 杭州 / 上海

可投递多个业务集团/公司，不同业务集团/公司的应聘流程可并行；每个业务集团/公司只有1次投递机会，且最多可选择 2 个意向投递（含阿里星职位），按照意向顺序流转。

基础信息

毕业起止时间要求

  • 2026-11-01 - 2027-10-31 职位类别
  • 技术类 招聘项目
  • 阿里巴巴2027届应届生 笔试方向
  • 【算法】阿里巴巴集团27届秋招

职位描述

将大模型能力做成可上线、可迭代、可控成本的产品能力。通过打造数据飞轮、模型适配与后训练、评测与实验等关键手段，实现端到端的闭环交付，持续提升产品的效果与稳定性。

具体职责包括以下相关方向的一项或多项：

  1. 需求与问题定义：深入业务与产品共创需求，将诉求转化为可执行的AI任务定义，明确目标、边界、优先级与验收口径。
  2. 方案与应用架构：在Prompt、RAG、微调、Agent等路线间做技术选型与权衡，设计端到端应用架构（含上下文、工具调用、记忆、权限与安全），并完成RAG、Memory、Tool Use、多Agent等能力的工程化落地与生产级集成。
  3. 数据飞轮与治理：搭建高效的数据采集、清洗与标注工程流水线。前瞻性地探索合成数据与模型自标注等自循环策略，同时建立完善的数据版本追踪与质量评估体系，真正打通“模型训练-业务应用-用户反馈-数据迭代”的增强回路。
  4. 模型适配与后训练：主导基座大模型向顶尖垂直行业专家的后训练的全链路技术演进，包括高质量的SFT、RL阶段PPO、GRPO等前沿强化学习与偏好优化算法攻坚，全面突破模型在复杂业务场景下的指令遵循精度、极致可控性与长链路逻辑推理天花板，显著提升大模型在复杂业务场景下应用能力。
  5. 评测体系与实验：面向业务目标设计评测指标与Rubric，搭建自动化评测框架（含人工评审），建立离线基准与线上实验体系（A/B、Bandit），持续监控指标漂移与策略投机以防止效果退化。
  6. 生产交付与运营：负责系统集成与上线发布，对线上质量、稳定性与成本负责，建立监控、告警、兜底与人工接管机制，推动持续迭代。

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：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。
  • 数据构建：具备Data-centric AI意识，精通后训练所需高质量数据挖掘与构造，具备合成数据（Synthetic Data）与动作轨迹（Trajectory）构建实践经验者优先。
  • 评测与交付：能搭建评估闭环（autorater/LLM-as-judge、离线评测、A/B）；具备测试、调试、review、安全/隐私与质量门禁能力；能基于评测结果精准分析和定位问题，具备复杂多步任务的量化评估能力者优先。
  • 工程与系统素养：能够通过Vibe Coding快速构建项目原型；理解分布式系统/数据库/计算机系统基础；精通至少一门语言，熟练掌握Python与Pytorch；熟悉Git/命令行；了解大模型训练与推理框架（Megatron-LM、vLLM、DeepSpeed/FSDP等），有分布式训练/大规模数据处理经验（Hadoop/MaxCompute等）加分。

3-能力特质

  • 学习力：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/工具选型上保持高信噪比决策。

在招业务

  • 阿里巴巴控股集团
  • 淘天集团
  • 淘宝闪购
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  • 阿里国际数字商业集团
  • 阿里云
  • Token Foundry
  • 千问办公
  • 千问事业部
  • 高德地图
  • 虎鲸文娱集团
  • 阿里健康
  • 灵犀互娱

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AI应用研发工程师

更新于 2026-08-06 北京 / 广州 / 杭州 / 上海 / 深圳

可投递多个业务集团/公司，不同业务集团/公司的应聘流程可并行；每个业务集团/公司只有1次投递机会，且最多可选择 2 个意向投递（含阿里星职位），按照意向顺序流转。

基础信息

毕业起止时间要求

  • 2026-11-01 - 2027-10-31 职位类别
  • 技术类 招聘项目
  • 阿里巴巴2027届应届生 笔试方向
  • 【AI研发】阿里巴巴集团27届秋招

职位描述

聚焦核心业务场景，利用Agent等前沿技术推动AI落地。你将参与从需求洞察到系统构建的全流程，通过研发智能应用与工具，提升业务效率与效果，实现技术驱动业务增长的完整闭环，推动智能规模化演进，实现技术价值转化。

具体职责包括以下相关方向的一项或多项：

  1. 需求理解与归因：深入业务场景，利用数据挖掘与特征分析完成现象归因；精准识别高价值问题，将模糊的业务痛点转化为明确的 AI 解决目标。
  2. 架构设计：面向具体业务需求，设计 AI 原生系统架构；参与 Agent 系统核心模块的规划，包括记忆管理、推理策略与工具编排，兼顾架构的灵活性、可扩展性与工程可落地性。
  3. 知识与环境构建：搭建AI与现有业务系统的交互环境，涵盖 API 接入、RAG 知识库构建、记忆方案设计；持续优化召回质量与上下文注入策略，为模型提供准确、及时的执行环境与知识支撑。
  4. 核心能力实现：负责Agent关键模块的工程落地，实现意图识别、任务拆解与反思纠错闭环；封装标准化SDK/API服务，构建Agent观测体系，实现全链路追踪与多维归因分析。
  5. 系统迭代与演进：建立搭建自动化评测与回测机制，通过调优与Case分析不断收敛效果与性能提升的最优路径；沉淀方法论与可复用组件，推动 AI 能力从单点验证走向规模化落地。
  6. 性能优化：优化高并发场景下的系统性能，通过异步处理与降级策略保障稳定性，通过低侵入性观测手段保障系统的长期稳定运行。

职位要求

1-基础条件

  • 计算机、软件工程、人工智能等相关专业优先。

2-专业能力

  • AI编程工具重度玩家：Cursor、Claude code等AI编程工具重度或顶级玩家，具备极强的Prompt编写与调优能力，有过完整的项目级开发经验，理解如何让AI写出生产级代码。
  • 大模型能力理解与掌握：理解主流LLM的能力与局限，能够清晰拆解任务并通过LLM或确定性逻辑兜底实现；熟悉主流大模型的应用范式(Context Engineering、Prompt Engineering、Agent、工具/函数调用等等)及主流Agent框架(如LangChain等)，具备大模型幻觉、Prompt注入等风险的工程化应对思路。
  • 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： 具备快速啃透前沿论文（Paper）的能力，并能将理论知识转化为工程代码。
  • 开放性与动手能力： 拒绝纸上谈兵，有自己独立完成的小项目（开源项目或个人 Demo），展现极客精神。
  • 好奇心与想象力： 面对未知事物有独特的想法，具备敏锐的问题定义能力和坚韧的解决问题能力。
  • 审美追求： 技术亦有审美，鼓励你提出能提出打动人心、简洁优雅的好想法。
  • 高能动性： 具备强烈的自驱力，能够主动探索边界，而不是等待被分配任务。

加分项

  • 有AI应用或Agent实际落地经验：包括不限于RAG系统、多智能体编排、结合MCP、Skill等的Agent项目，有可展示的项目/实习成果者优先。
  • 开源贡献或技术影响力：在Github上有高质量AI项目、技术博客或社区影响力。
  • 对AI Infra有基本理解：了解vLLM、Ollama等推理框架原理，理解延迟优化、KV cache优化、流式输出等工程全局视角。
  • 在 CV（计算机视觉）或 NLP（自然语言处理）方向有扎实的理论基础，有实际业务场景模型训练(SFT、RL)等经验的优先。

在招业务

  • 阿里巴巴控股集团
  • 淘天集团
  • 淘宝闪购
  • 飞猪
  • 阿里国际数字商业集团
  • 阿里云
  • Token Foundry
  • 千问办公
  • 千问事业部
  • 平头哥
  • 高德地图
  • 虎鲸文娱集团

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智能风控策略工程师

更新于 2026-08-06 杭州

可投递多个业务集团/公司，不同业务集团/公司的应聘流程可并行；每个业务集团/公司只有1次投递机会，且最多可选择 2 个意向投递（含阿里星职位），按照意向顺序流转。

基础信息

毕业起止时间要求

  • 2026-11-01 - 2027-10-31 职位类别
  • 技术类 招聘项目
  • 阿里巴巴2027届应届生

职位描述

  1. AI驱动防御：运用机器学习、特征工程、AI相关技术，设计并迭代针账号盗用、身份冒用、互联网诈骗、交易作弊、内容违规等场景的风控策略，推动“规则+模型”双引擎驱动。
  2. 智能对抗感知：通过多智能体协同，构建更智能、更高效的风险感知、攻击溯源与快速响应体系。
  3. 动态风控与体验平衡：基于用户分群、风险分类开展主动/分层服务，保障业务健康发展，提升用户安全感。
  4. 智能风控生态建设：协同产品与技术团队，推进AI 大模型、知识图谱等新技术在风控场景落地的标注化机制、流程和产品。

职位要求

  1. 数学、统计、计算机、信息安全、人工智能等相关专业硕士或以上学历；
  2. 良好的数据处理、分析与数据化运营能力，熟练使用至少一种专业分析工具，如Python，R，SAS，SQL等，有LLM（大语言模型）应用、Prompt Engineering、RAG 等相关项目实践者优先；
  3. 较高的风险敏锐度，能够快速理解新业务特性，主动发现风险点并提出体系化解决方案；
  4. 学习能力强，对新事物保有好奇心，并能快速适应新环境；
  5. 良好的沟通能力和团队协同能力；能与他人合作，共同完成目标；
  6. 对所在领域有热情，善于独立思考并反思总结。

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AI数据安全工程师

更新于 2026-08-06 杭州

可投递多个业务集团/公司，不同业务集团/公司的应聘流程可并行；每个业务集团/公司只有1次投递机会，且最多可选择 2 个意向投递（含阿里星职位），按照意向顺序流转。

基础信息

毕业起止时间要求

  • 2026-11-01 - 2027-10-31 职位类别
  • 技术类 招聘项目
  • 阿里巴巴2027届应届生

职位描述

  1. 负责公司重要数据资产的识别及运营工作，对数据安全保护措施的有效性进行检测和验证；
  2. 参与建设和完善数据安全监测体系，重点建设AI Agent操作数据的风险行为进行检测与监控；
  3. 根据不同的数据资产形态和AI Agent数据处理场景，参与数据风险评估、并设计合适的安全解决方案和推动落地。
  4. 参与数据安全异常事件的排查及处置工作，并在指导下提出改进措施。

职位要求

  1. 具备AI 编程能力，开发和维护过Agent skills、有多Agent协同处理任务经验者优先。
  2. 熟悉常用异常检测算法并能熟练应用，至少熟练一种开发语言，如Python，Typescript,SQL 等;
  3. 计算机科学、网络安全或信息安全相关专业，有国家级数学建模竞赛 或 信息安全竞赛 或 程序设计竞赛 经验者 优先；
  4. 具备良好的逻辑思维能力和学习能力、风险敏锐度，能够快速理解新业务特性发现风险问题，愿意接受挑战并在实践中不断提升自我。

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CIPU芯片研发工程师

更新于 2026-08-06 北京 / 杭州

可投递多个业务集团/公司，不同业务集团/公司的应聘流程可并行；每个业务集团/公司只有1次投递机会，且最多可选择 2 个意向投递（含阿里星职位），按照意向顺序流转。

基础信息

毕业起止时间要求

  • 2026-11-01 - 2027-10-31 职位类别
  • 技术类 招聘项目
  • 阿里巴巴2027届应届生

职位描述

CIPU芯片是阿里巴巴云计算数据中心的“神经中枢”，通过硬件级卸载与加速云计算核心负载，将通用计算、AI计算、存储与网络资源深度融合，为云上应用提供极致性能与弹性扩展能力。 作为连接云端业务需求与底层硅片实现的战略枢纽，你将主导下一代CIPU芯片的架构演进与产品落地，以自研芯片重新定义云时代的算力范式。在这里，你的每一行代码、每一次架构决策，都将直接转化为支撑全球百万级云服务器高效运转的硬核动力。

1-架构规划与规格定义

  • 深入洞察云计算与AI业务发展趋势，精准提炼芯片核心诉求，参与CIPU芯片规格定义与系统架构设计；
  • 主导芯片软硬件接口规范制定，完成系统级建模与接口适配，构建高效协同的交互框架。 2-RTL设计与高质量交付
  • 负责核心算法与关键模块的RTL设计、编码实现与功能验证；
  • 运用先进设计方法论，确保模块在性能、功耗、面积（PPA）等多维指标上达到最优平衡；
  • 深度参与SoC集成与芯片全流程开发，保障设计高质量按期交付。 3-系统验证与流片保障
  • 采用业界先进验证方法学，制定系统化验证策略及各层级验证计划；
  • 搭建多层次验证环境与仿真平台，建立完善的验证闭环体系，为芯片一次流片成功保驾护航。

职位要求

1-扎实的ASIC芯片设计功底

  • 精通数字电路设计原理，熟练掌握RTL编码规范与综合优化技巧；
  • 精通Verilog/SystemVerilog，具备复杂逻辑模块独立设计与实现能力；
  • 熟悉主流EDA工具链（VCS/Xcelium/Questa、Verdi、SpyGlass、Design Compiler、PrimeTime等），具备Debug复杂仿真波形、定位深层设计缺陷的能力。 2-卓越的验证工程能力
  • 熟练掌握SV/UVM验证方法学及Constrained-Random验证思想，具备搭建可重用验证环境的能力；
  • 熟悉功能覆盖率与代码覆盖率驱动验证（CDV），能制定科学的验证计划并实现验证目标闭环；
  • 熟悉常见SoC协议（如AMBA、PCIe/CXL、Ethernet、DDR等），有协议VIP使用或开发经验者优先。 3-敏锐的业务洞察与架构思维
  • 了解云计算基础设施架构，对存储、网络、安全或AI加速等至少一个领域有深入理解；
  • 具备系统级抽象能力，能将业务需求精准转化为芯片架构特性；
  • 对Chiplet、先进封装、异构集成等前沿技术保持关注。 4-出色的协作能力与自驱力
  • 具备优秀的跨团队沟通能力，能在复杂项目中高效推进多方协同；
  • 对芯片研发充满热情，具备强烈的技术好奇心与持续学习意愿；
  • 英语读写流畅，能无障碍阅读国际顶会论文、芯片手册及技术标准。

AI能力要求：

  1. 掌握核心概念：了解机器学习、深度学习、强化学习的基本原理，对AI在EDA工具中的应用、Agentic-AI工作流等核心概念有基本认知；
  2. 拥抱AI变革：对AI技术重塑芯片设计流程保持高度敏感，主动探索AI在提升设计效率、验证效率、覆盖率及缺陷挖掘方面的潜力，愿意尝试“AI+验证”的新范式；
  3. 探索人机协同：能快速上手并熟练运用AI辅助工具提升RTL设计与验证效率，乐于探索人机协同解决复杂验证难题的创新模式；

加分项:

  1. 有CIPU/DPU/IPU、智能网卡、PCIe/Ethernet/DDR控制器或AI加速芯片相关研发经验者优先；
  2. 熟悉RISC-V/ARM架构，或有处理器核设计、SoC集成经验者优先；
  3. 具备芯片流片成功经验，完整经历过从架构定义到量产落地的全生命周期；
  4. 有AI Agent辅助芯片设计/验证经验，或能利用大模型提升研发效能者优先；
  5. 熟悉形式验证（Formal Verification）技术，能针对关键控制路径或安全敏感模块开展等价性检查与属性验证者优先；
  6. 在DAC、DVCon等顶级会议或期刊发表过论文者优先。

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