岗位职责
Accio Work是阿里巴巴国际数字商业集团阿里国际站内部孵化的一款战略级AI原生应用产品，也是阿里在海外落地的首个企业级AI Agent，通过持续探索Agent、Agent HarnessRL、Memory、Reasoning等前沿技术，自研Agent模型、Agent系统，实现B2B AI Agent跨越式发展。
- 参与Accio Work模型训练与研发，包含而不限于Agent设计、Post-Training、RL等全链路建设；
- 负责AI Native专项能力建设，包括而不限于RAG System、Agent System、Agent Training-Function Call/Reasoning/Agentic RL/Proactive Agent/Tool-Use；
- 构建Agent专用合成数据管线：设计并实现自动化的合成数据方案，重点生产高质量的思维链、工具调用和自我修正轨迹；
- Agent交互环境搭建：构建高性能、可扩展的Agent框架和运行环境（如代码执行器、浏览器模拟器、数据库交互等），为模型提供实时反馈的环境；
- 需理解训练和推理框架运行机制、解决训推不一致及上下文处理问题；
- 探索大模型前沿技术，持续迭代模型能力，落地Agent，推动Accio Work，持续迭代。
职位要求
- 硕士及以上学历，计算机、电子、人工智能、自动化、数学等相关专业优先；
- 具有大规模数据合成、Coding Agent、Search Agent、大规模RL训练、商业场景Agent架构与环境构建项目经验者优先；
- 具有良好的工程理解和落地能力，熟悉模型训练infra底层原理并有训练经验者优先；
- 熟悉LLM-based Chatbot技术原理者优先；熟悉LLM Post-Training训练数据构建方法，以及Multi-Agent系统框架者优先；
- 具有良好的问题分析解决能力，沟通协作能力，工作积极主动，能够与团队融洽合作，一起探索新技术，推进技术进步。 加分项
- 具有扎实的机器学习基础，熟悉CV、NLP、RL、ML、多模态理解、搜推广等领域的技术，在ICML、ACL、EMNLP、CVPR、ECCV、ICCV、NeurIPS、ICLR、KDD、WWW、SIGIR、Recsys、SIGGRAPH或SIGGRAPH Asia等顶级会议/期刊上发表论文者优先；
- 在搜索、推荐、搜广推、自然语言处理NLP、自然语言理解NLU、多模态、机器学习、深度学习等一个或多个领域有较深入的研究者优先；
- 在GitHub等开源社区具有影响力项目发表经验者优先；
- 具有SOTA Agent产品核心算法开发/优化、大模型基座应用落地经验者优先；
- 具有优秀的代码能力，熟练掌握C/C++或Python，在ACM/ICPC、NOI/IOl、Top Coder、Kaggle等比赛获奖者优先；
- 在LLM、多模态、RL、基础模型、世界模型等领域，主导过大影响力项目者优先。
