阿里巴巴2027届校招岗位

岗位描述 加入我们，你将以算法-系统协同设计（Algorithm-System Codesign） 为核心方法论，深度参与千问Qwen系列大模型预训练的核心算法与架构设计。当前千问Qwen正加速向极度稀疏Fine-Grained MoE与超长上下文高效训练方向演进，你将参与训练/推理效率友好的模型结构设计，定义训练稳定

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岗位描述 1.协助开展演唱会、音乐节等项目的商务洽谈与合作； 2.协助维护与艺人、主办方、合作伙伴的关系； 3.参与项目执行过程中的沟通协调工作； 4.完成上级交办的其他相关工作。 岗位要求 1.2027届海外应届毕业生，本科及以上学历； 2.具备良好的沟通协调能力； 3.对演出行业有浓厚兴趣； 4.英语流利，可作为

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岗位描述 1.协助团队搜集与分析演出市场趋势，参与潜在巡演项目的调研、评估与可行性分析，提供基础数据支持； 2.协助推进巡演项目的预算制定、档期规划及合同流程跟进，确保项目各环节有序衔接； 3.配合办理演出相关批文，协助对接场馆、舞美制作、物流差旅及艺人接待等前期准备工作，保障项目顺利官宣与票务上线； 4.参与演出现场

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岗位描述 大麦国际致力于连接全球优质现场娱乐内容与用户。我们正在寻找对 AI 技术、用户体验与文化娱乐充满热情的产品经理校招生，一起探索人工智能如何重塑内容生产、购票体验与全球化运营。 你将参与 1.参与 AI 产品从用户需求洞察、方案设计到上线迭代的全流程，探索大模型、智能体、AIGC 等技术在文化娱乐产品中的应用

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岗位描述 1.合版核心算法研究：探索 On-policy Distillation、知识融合等先进技术，研究更优的 SFT Objective，实现多能力模型的高效合版，最大程度减少能力冲突与遗忘，提升合版流程的稳定性与结果的可预测性。 2.数据策略与冲突消解：深入分析不同能力域的数据配比，建立系统化的冲突检测

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岗位描述 1.用户偏好采集与建模：设计并构建系统化的用户偏好数据采集方案，深入分析用户行为与反馈信号，建立多维度、可扩展的用户偏好表征与建模体系，为 Reward Model 训练提供高质量数据基础。 2.Reward Model 训练与优化：训练高精度、低偏差的 Reward Model，覆盖创作质量、指令遵循、安全

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岗位描述 1. 模型弱点挖掘与诊断：建立系统化的模型能力诊断框架，通过自动化探测与深度分析相结合的方式，持续挖掘模型在推理、创作、指令遵循、事实性、安全性等维度的弱点与盲区，输出可行动的优化建议，驱动训练策略的精准迭代。 2. 评测数据集构建：持续、快速地构建覆盖各项模型能力的高质量评测数据集，涵盖知识问答、逻辑推理、

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岗位描述 Qwen正迈向数T参数规模参数MoE、多模态强推理与自我反思能力的新阶段，基于人类反馈的强化学习（RLHF）已成为能力质变的关键。然而，现有训练架构面对千卡到万卡集群、复杂多轮交互及自我博弈等前沿范式，效率与灵活性已触及瓶颈。你需要定义并构建下一代RL训练引擎——它将是驱动Qwen超大规模进化的算力心脏。这不

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岗位描述 1.参与多模态基础模型核心算法研发，探索视觉与视频编码器、跨模态融合架构、动态分辨率、视觉Token压缩与Tokenization、多模态预训练与对齐、世界表征、后训练强化学习及知识蒸馏等前沿问题。 2.探索面向数字世界与物理世界的多模态Agent新范式，研究多模态感知、推理、规划、记忆、工具调用和环境交互

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岗位描述 1. 围绕大模型自进化方向开展算法研究，探索模型能力自动演进的关键路径。研究基于 self-evolving、long-horizon 等范式的能力增强方法，提升模型在自迭代任务中的长期规划、任务分解、多步执行与自主反馈优化能力。 2. 为模型注入自动迭代训练数据的能力：围绕 Agent 任务，完成环境/qu

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岗位描述 1、将大模型应用于真实工程场景，包括但不限于芯片设计 EDA、工业设计 CAD、金融工程、工业自动化、kernel 调优等复杂工程问题，训练模型在生产环境中的自进化能力，通过持续学习不断发掘更优算法与设计方案。 2、研究基于 self-evolving、long-horizon、multi-agent 等范式

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岗位描述 1.全周期节目运营：负责平台项目的流量增长与会员转化运营，贯穿节目前置策划、播出期运营、播后复盘全链路，对节目播放流量、话题热度、用户拉新、留存及会员收入结果直接负责。 2.前置内容策略策划：基于行业赛道趋势、竞品打法、用户偏好数据，从行业视角+用户视角参与节目前期内容策划、亮点打磨、人设包装、话题预埋，输出

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岗位描述 阿里巴巴国际数字商业集团（AIDC）的智能技术-智能引擎团队，负责支撑包括Lazada、AliExpress、Miravia、Daraz等在内的阿里巴巴全球化电商平台的搜索、推荐、广告、用户增长等核心技术。我们致力于将AI领域最前沿的技术（如深度学习、大模型、Agent等）与全球化电商业务的复杂挑战深度融合，

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岗位描述 1、支持质检报告审核与合规管理，确保其真实性、完整性、时效性及符合国家相关法规； 2、支持药品/商品引入评估，及供应商管理工作； 3、支持质量风险监控与流程优化，不断提升审核效率与风险防控能力。 岗位要求 1、本科及以上学历，医学药学背景优先； 2、具备高度的质量风险意识和严谨细致的工作态度； 3、具备优秀

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岗位描述 科学研究和临床诊断是医生日常工作的重要内容。但由于医学领域具有较高的专业门槛，常规的通用大模型无法提供准确、详尽的问题解决方案。通过构建医学领域的类DeepResearch产品，我们期望帮助医生拓宽科研思路、精准定位循证依据，提升AI工具的实用价值。 核心工作目标：研发一个医学领域专用的、具备深度推理与循证

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岗位描述 我们正在为自研 AI 芯片打造全新的编程语言和编译器工具链。这不是一个简单的""移植 LLVM 后端""的工作——你需要从零开始思考：什么样的编程模型能让开发者高效地表达 AI 计算？什么样的类型系统能在编译期捕获更多的并行化机会？什么样的中间表示能同时服务于高层优化和底层代码生成？ 你将参与设计面向 AI

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岗位描述 从主流模型支持到算子代码生成，AI编译器是自研 AI 芯片快速支持模型的核心技术。随着模型整体规模的增大，模型算法也出现了稀疏化和复杂化的趋势，AI编译面临新的挑战，如何选择并行算法，如何部署分布式数据访问，如何在计算的同时隐藏通讯时间等。 你将依据模型发展趋势和自研AI芯片的特点参与设计和迭代AI编译器的

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岗位描述 1、负责语音生成/语音识别/语音合成/声纹/语种/情感等方向的算法研究和开发； 2、负责语音信号处理的相关算法研究和开发，包括语音增强、回声消除、混响消除、自动增益控制、波达方向估计、波束形成等； 3、负责口语语言理解/用户意图理解/对话模型/语音交互等算法研究和开发； 4、语音统一多模态大模型：研究下一代多

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岗位描述 1.定义未来架构与统一底座：主导阿里云新一代 AI Agent 基础设施的顶层设计与演进，构建融合 Agent Sandbox、容器与虚拟化技术的统一算力调度系统。深度探索 MicroVM、异构计算调度、OS Agent 等前沿技术在智能体场景下的应用边界，确立技术领先优势。 2.攻克极致性能与成本难题：解决

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岗位描述 我们是阿里巴巴国际数字商业集团-Alibaba.com-Accio算法团队，Alibaba.com是全球最大的跨境B2B数字化平台，我们在24年11月推出AI Native应用Accio，并在25年9月推出Accio Agent版本，上线以来至今，用户数和订阅量以每月翻倍的速度飞速增长。我们团队有丰富的算力资

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岗位描述 1、从事多模态算法和模型的研究与开发，包括但不局限于文本-图像、文本-视频等跨模态算法研发和优化，跟进并保持业界技术领先； 2、推进跨模态内容理解/生成前沿技术的创新落地。设计和优化现有算法，提高性能和准确性，确保高质量的用户体验； 3、探索多模态大模型对复杂场景的细粒度理解能力，综合各个模型的输入信息，输出

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岗位描述 1.构建大规模数据回流体系：设计并实现高效的数据采集、清洗、标注 pipeline，从线上真实交互中挖掘高质量训练数据，支撑多任务、多语言的模型训练需求； 2.建立自动化评测体系：设计面向AI Coding场景的多维度评测框架，构建自动化评测流水线与Benchmark，实现对模型及产品端到端能力的全面、客观评

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岗位描述 千问Qwen是由Token Foundry自主研发的超大规模语言模型，具备跨语言、跨任务的理解与生成能力。Qwen系列模型，涵盖参数量从几百 M 到T级的基座大语言模型，并相继推出Qwen-VL、Qwen-Audio、Qwen-Omni、Qwen-Coder、Qwen-Image等系列模型。从多轮对话到代码生

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岗位描述 随着人工智能技术的快速发展，大规模语言模型（Large Language Models, LLMs）在各行各业中得到广泛应用，其安全性、可控性与可信度已成为制约其落地的关键因素。当前，大模型在推理过程中可能表现出不可预测的行为，例如生成虚假信息、泄露隐私、响应恶意攻击指令、难以解释决策逻辑等问题，严重影响其在

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岗位描述 1.研发下一代 Agentic System：通过多步规划（Planning）、反思（Reflection）与工具调用（Tool-Use）能力，为全球商家构建自动化"数字员工"，实现复杂任务闭环（如自动化选品、智能营销策划），端到端交付高价值业务结果，定义 AI 原生的 B2B 贸易新范式； 2.面向阿里国际

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岗位描述 1、定义后训练技术体系：主导 Agentic Coding 后训练整体技术路线规划，定义 mid-training/SFT/RL/蒸馏 的最优组合与边界条件，给出能力跃迁的关键路径与里程碑； 2、主导核心算法原创突破，包括但不限于：长程轨迹下的 credit assignment、process reward

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岗位描述 作为 Auto Research RL 算法研究与数据合成方向的算法研究员，你将参与或负责以下工作： 1.研究 Auto Research Agent 的核心训练方法，围绕理工类科研领域（如生物化学材料物理等）自动化科研智能体的自主决策、规划、工具调用、代码执行与实验验证能力，开展系统性算法研究； 2.设计并

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岗位描述 你将深度参与 RL Instance 构建方法与自动化产线体系的前沿研究，具体包括： 1. 高价值场景挖掘与问题构建 ：探索如何结合训练目标，科学确定 RL 数据的能力覆盖范围与优先级。通过深入分析主流 Benchmark 及模型评测结果，从海量、多源数据中挖掘高价值样本，并将其转化为清晰、可执行的问题描述

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岗位描述 1、联合设计千问办公Agent Loop与云原生Runtime，以端到端任务效果为目标，推动模型、规划、上下文、工具执行和运行环境协同演进； 2、研发长程任务规划、记忆与上下文管理、Tool-use、反思纠错和失败恢复机制，并结合Runtime状态、资源约束及故障信号实现动态重规划； 3、设计Sandbox、

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岗位描述 在这里，你将深入大模型推理系统的核心腹地，从推理引擎内核、KV Cache存储体系，到模型微调与部署的全链路打通，打造高性能、低成本的推理与定制化交付引擎。 1.参与大模型推理引擎（vLLM/SGLang等）的深度优化与定制化开发，包括Continuous Batching、PD分离、投机采样、低比特量化等

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