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研究型实习生-Agentic Search-Accio

阿里巴巴

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部门介绍

Accio 是阿里国际旗下的 AI Native 跨境贸易平台(Agent),致力于用 AI 重构全球 B2B 采购体验。我们拥有充足的计算资源(H100/B200 集群)、真实的大规模商业场景(覆盖海量活跃供应商与全球买家)、开放包容的研究氛围。在这里,研究成果不仅会产出学术论文,还会直接作用于海量的真实B2B贸易场景。 项目介绍: B2B 采购决策涉及多维度信息的获取与综合判断,信息高度分散且异构。现有搜索系统依赖平台内数据匹配,无法支撑买家对全网开放信息的深度检索与复杂推理需求。本项目的目标是构建一个融合全网信息检索、多源整合与多步推理的 AI 搜索系统,核心研究问题包括:复杂采购意图的理解与分解、异构多源信息的可靠检索与整合策略、面向贸易决策的可信度保障机制。

岗位职责

  1. 复杂推理能力研究: 研究 B2B 场景下复杂 query 的多步意图分解、动态检索策略规划、多源信息聚合与冲突消解等核心问题;
  2. Post-training 方案设计: 探索检索-推理联合优化的数据构造、奖励建模与训练方法,提升模型在全网搜索场景下的推理深度与准确性;
  3. 评测体系构建: 构建面向 B2B 搜索场景的 Agentic 评测框架,覆盖信息准确性、推理深度、多源整合质量等维度;
  4. 前沿追踪与复现: Follow 最新学术工作,复现 SOTA 方案,持续推动技术迭代和业务落地。

职位要求

  1. 2027年11月及之后毕业,硕士及以上学历,计算机、人工智能、信息科学、数学、软件工程等相关专业;
  2. 具有研究经验:大模型 post-training / 强化学习方向,具有一篇及以上一作顶会论文(NeurIPS / ICML / ICLR / ACL 等);
  3. 技术栈:对 post-training / RL 有实际研究经验,熟悉主流训练框架;
  4. 能力:良好的论文阅读与工程实现能力,能快速跟踪前沿并独立推进研究。 加分项:有复杂推理、AI搜索、RAG 等方向的研究经验或顶会论文;具备跨境电商或 B2B 贸易场景经验。

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