阿里云智能-AI 应用算法工程师-AI Native创新小组-杭州/北京

面向业务场景，围绕大模型应用的效果质量开展设计、评测与迭代，打通「应用—反馈—数据—迭代」的闭环。具体职责包括以下方向的一项或多项：

1. 需求转译 与产品、业务共创，将业务诉求转化为可评估的 AI 任务，明确目标、指标与验收口径。
2. 方案选型 在 Prompt、检索（RAG）、上下文工程、轻量微调等路线之间进行技术选型与权衡，并完成方案落地。
3. 评测体系 设计评测指标与 Rubric，搭建离线评测集与自动评测（LLM-as-judge 与人工评审），建立线上 A/B 实验，监控指标漂移。
4. 归因与调优 定位效果问题的来源（检索、Prompt、上下文或模型），推进可验证的改进。
5. 数据建设 构造评测集与训练数据，建立数据版本与质量追踪。
6. 上线与运营 负责系统集成与发布，对线上效果、稳定性与成本负责。

1. 计算机 / 数学 / 统计等相关专业本科及以上，2–5 年相关工作经验，有将 AI 能力落地上线的完整经验。
2. 熟练 Prompt 工程与 RAG；理解 LLM 能力边界；了解 SFT / LoRA / DPO 的原理与适用场景，并对何时不宜微调有清晰判断。
3. 能就一个亲手做过的线上系统说明清楚：所用的评测指标、改进前后的差异，以及最难的问题为何无法仅靠调整 chunk size 解决。
4. 熟练 Python，能独立完成应用开发与集成；熟悉 Git / 命令行；能借助 AI 编程工具快速构建原型。
5. 有强烈创新热情和好奇心，自我驱动能力和学习能力强。
6. 积极乐观，喜欢挑战性的技术研发工作，具备良好的问题拆解与工程落地能力、沟通以及团队合作能力。 【加分项】 ● 合成数据 / 动作轨迹（Trajectory）构造经验； ● 开源贡献或有影响力的个人 AI 应用；熟悉 vLLM 等推理框架。