淘天集团_27届秋招(待续)

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

投递建议

  • 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

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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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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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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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。

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  • 灵犀互娱

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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
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  • 阿里云
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  • 高德地图
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