阿里巴巴2027届校招岗位

7月30日发布

• 算法工程师-3D重建大模型（T-Star Lab）阿里巴巴 · 校招 · 杭州准备网申
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  岗位描述 T-Star计划是阿里巴巴淘天集团顶尖人才招聘和培养项目，继承“阿里星〞的使命与愿景，面向全球招募顶尖技术人才。首次开设实习生专项招聘，面向2026年11月及以后毕业的校优秀技术同学。期待你们在淘天，通过极具挑战的前沿课题与亿级规模的海量数据、应用场景，探索和实践最前沿的Al技术，在有价值的业务场景落地技术成

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• 基础平台研发工程师-开源技术社区阿里巴巴 · 校招 · 北京 / 杭州准备网申
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  岗位描述 1. 支持ModelScope（魔搭）平台的服务建设，围绕模型为中心，建设涵盖数据集、创空间、工具服务化生态等平台组件研发和后台服务的管理； 2. 通过与底层云基座打通，打造ModelScope平台的服务自动弹性和水平扩展能力，为千万级别的开发者用户提供稳定的服务，实现高效的计算资源使用。构建开源平台上“模型

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• 算法工程师-跨模态理解与视频生成处理（T-Star Lab）阿里巴巴 · 校招 · 北京 / 杭州准备网申
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  岗位描述 T-Star计划是阿里巴巴淘天集团顶尖人才招聘和培养项目，继承“阿里星〞的使命与愿景，面向全球招募顶尖技术人才。首次开设实习生专项招聘，面向2026年11月及以后毕业的校优秀技术同学。期待你们在淘天，通过极具挑战的前沿课题与亿级规模的海量数据、应用场景，探索和实践最前沿的Al技术，在有价值的业务场景落地技术成

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• 算法工程师-视频编解码（T-Star Lab）阿里巴巴 · 校招 · 杭州准备网申
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  岗位描述 T-Star计划是阿里巴巴淘天集团顶尖人才招聘和培养项目，继承“阿里星〞的使命与愿景，面向全球招募顶尖技术人才。首次开设实习生专项招聘，面向2026年11月及以后毕业的校优秀技术同学。期待你们在淘天，通过极具挑战的前沿课题与亿级规模的海量数据、应用场景，探索和实践最前沿的Al技术，在有价值的业务场景落地技术成

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• AI Agent应用开发工程师阿里巴巴 · 校招 · 杭州 / 上海准备网申
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  岗位描述 1.重塑消费者体验：建设大模型智能化比价辅助决策、Al消费者智能问答助手等多元AI工具，提高用户购物体验，并进一步探索AI Native的新消费者产品形态； 2.赋能商家智能化运营：基于大模型调度多领域智能体，实现智能客服、采购寻源、内容生成、直播运营等全链路提效，赋能千万商家； 3.构建平台级技术基建：开发

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• 算法工程师-AI For Science阿里巴巴 · 校招 · 北京 / 杭州 / 上海准备网申
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  岗位描述 ● 主导面向科学场景的基础模型与核心算法研发，包括但不限于：科学基础模型（如分子，蛋白质、基因，细胞等），生成式AI模型在科学任务中的设计与优化，多模态科学数据的表征学习与推理算法，基于智能体的自动化科研探索； ● 探索端到端的智能建模范式，快速迭代并构建高性能、可落地的AI系统； ● 结合大规模分布式训练与

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• 基础模型Infra研发工程师（训练/推理）阿里巴巴 · 校招 · 北京 / 杭州 / 上海准备网申
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  岗位描述 千问Qwen是由通义实验室自主研发的超大规模语言模型，具备多模态、多语言、跨任务的理解与生成能力。Qwen系列模型，涵盖参数量从亿级到万亿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成，从逻辑推

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• AI创意艺术家阿里巴巴 · 校招 · 杭州准备网申
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  岗位描述 1、各业务和活动的品牌营销创意设计，交付全案设计。包括但不限于品牌、营销、页面、包装、空间； 2、互动产品的主题创意策划，互动产品的视觉风格设定和角色设定； 3、运用AI工具进行设计和艺术创作，解决目标达成的技术问题，具备业内顶尖的水平； 4、构建设计数据库，根据业务诉求和设计目标训练/优化lora模型，助力

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• 算法工程师-3D渲染与仿真阿里巴巴 · 校招 · 杭州准备网申
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  岗位描述 我们正在寻找对前沿 3D+AI 技术充满热情的算法工程师（3D 渲染与仿真方向），共同探索并构建面向电商业务的物品、数字人、场景的实时 3D 交互体验。你将深入复杂且富有挑战的业务场景，负责从底层渲染/仿真算法、前沿神经渲染研究，到探索 AI（Transformer、强化学习、Diffusion 等）与渲染/

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• 算法工程师-视频增强与AI生成处理阿里巴巴 · 校招 · 北京 / 杭州准备网申
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  岗位描述 在淘宝，每天有数以亿计的用户通过直播、短视频和图片等方式进行消费决策，清晰、流畅和富有表现力的内容，已成为连接商家与消费者的核心桥梁。然而，一方面，海量UGC、AIGC内容普遍存在低分辨率、压缩模糊、颜色失真等画质问题，另一方面，平台与商家亟需AI处理手段对优质内容进行高效裂变。因此，我们需要基于生成式AI，

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• 产品体验设计师阿里巴巴 · 校招 · 杭州准备网申
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  岗位描述 1、洞察用户行为和反馈。分析同类产品尤其是AI产品的设计形态和发展范式； 2、承接各业务形态的产品体验设计； 3、交付针对需求的策略和设计方案； 4、构建AI设计的产品能力; 5、撰写各类设计知识文档，包括但不限于符合AI认知的规范，模型可识别的内容知识。 岗位要求 学历&专业要求： 1、本科及以上学历；

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• 算法工程师-世界模型阿里巴巴 · 校招 · 北京 / 杭州准备网申
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  岗位描述 1.负责研发大规模世界模型，提升模型对真实世界动态变化的建模能力； 2.研究可规模化的世界模型架构，解决世界模型在长程预测中的物理一致性问题和长期记忆等问题； 3.构建世界模型数据体系，探索世界模型在参数与数据规模上的 Scaling Laws； 4.构建可交互的世界模型系统，并推动技术在实际产品中的落地。

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• 算法工程师-计算机图形/引擎阿里巴巴 · 校招 · 北京 / 杭州准备网申
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  岗位描述 1. 负责引擎图形模块的研发，包括但不限于渲染管线、渲染算法、渲染效果、渲染优化等； 2. 负责物理模拟模块的研发，包括但不限于群集模拟、流体模拟、肌肉模拟等； 3. 研究几何、纹理、材质、渲染等sota算法，实现高品质路径追踪渲染相关模块。 岗位要求 1. 计算机科学、软件工程、通信工程、数字媒体技术、信

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• 算法工程师-数字人阿里巴巴 · 校招 · 北京 / 杭州准备网申
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  岗位描述 1. 负责数字人形象驱动前沿算法研究突破，包含2D Character Animation，2D Talking Head，lipSync等； 2. 负责数字人形象生成前沿算法研究突破，数字人形象真实度通过图灵测试； 3. 负责图像视频编辑的前沿技术研究突破，包括但不限于，数字人形象属性编辑、前背景和谐化、重

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• 算法工程师-大模型预训练 (Pre-training)阿里巴巴 · 校招 · 北京 / 杭州 / 上海准备网申
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  岗位描述 1. 大规模预训练数据合成技术探索、STEM & reasoning 优化、长尾知识优化、精品数据挖掘过滤、自然数据 scaling、长文本优化、面向test-time scaling的数据优化； 2. 新型预训练损失函数探索、遗忘对抗与持续学习、optimizer 优化、lr scheduler 优化、课程

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• 国际化产品经理阿里巴巴 · 校招 · 杭州准备网申
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  岗位描述 1. 深度调研目标市场的用户场景，挖掘本地化需求痛点，提出具有竞争力的产品创新方案； 2. 负责产品需求定义、设计落地及生命周期管理。协同研发、算法、设计等团队，确保产品高质量上线并满足本地合规与审美要求； 3. 负责目标市场买家链路/企业场景的体验升级，撰写高质量PRD，对标当地行业优秀平台进行竞品分析，输

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• 国际化产品运营阿里巴巴 · 校招 · 广州 / 杭州 / 深圳准备网申
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  岗位描述 1. 深入研究海外目标市场的文化背景、消费者偏好及行业趋势；负责产品国别化的市场进入策略、客户运营及高质量文案的本地化输出； 2. 参与制定国际物流或业务流程的SOP，负责全链路履约监控；识别C2C/B2C服务体验中的痛点与风险，制定治理策略并推动资源落地，对服务质量与用户体验负责； 3. 搭建并维护业务核心

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• 算法工程师-音频算法阿里巴巴 · 校招 · 北京 / 杭州准备网申
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  岗位描述 1. 视频云直播、连麦，点播，短视频，媒体生产与处理等服务相关的实时/非实时的音频分析和处理； 2. 音频处理算法，包括多场景降噪、自动增益控制、回声消除等； 3. 音频特效算法研发，包括变调变速、机械音、性别老幼、拟物等各类变声以及说话人转换，虚拟3D声，HRTF； 4. 音频分析，包括鼓掌、欢呼等特征音频

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• 机器学习系统工程师阿里巴巴 · 校招 · 杭州准备网申
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  岗位描述 1. 设计和实现机器学习系统所需要的大规模分布式计算系统； 2. 机器学习全生命周期（训练、推理、MLOps、CI/CD、AB testing）组件的开发与优化； 3. 收集理解云上AI客户的需求并转化为技术系统设计； 4. 在机器学习系统的前沿领域（如分布式训练、软硬协同设计等）参与应用驱动的研究； 5.

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• 算法工程师-三维重建和生成阿里巴巴 · 校招 · 北京 / 杭州准备网申
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  岗位描述 1. 负责结合视频生成及大模型技术的3D模型编辑算法研发。重点攻克3D数字人妆容、发型、服饰的精细化编辑，提升算法在复杂编辑场景下的高稳定性与时空一致性； 2. 参与Physical AI与3D场景生成技术的深研。探索世界基础模型（WFM）算法，实现从单幅图像到可自由探索的3DGS（3D Gaussian S

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• 桌面端开发工程师Windows/Mac/Linux阿里巴巴 · 校招 · 杭州准备网申
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  岗位描述 1. 参与桌面端日常功能迭代开发工作； 2. 参与桌面端性能、体验优化、及质量监控评估体系建设； 3. 参与桌面端基础UI组件以及C++跨平台基础架构设计, 推进研发效率； 4. 参与客户端和服务端的交互协议的设计、实现和优化。 岗位要求 1. 计算机及相关专业，或者酷爱着计算机以及互联网技术，热衷于解

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• 算法工程师-内容安全风控阿里巴巴 · 校招 · 杭州准备网申
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  岗位描述 1. 面对全球量级的海量数据流，参与构建高可用、高灵敏度的风控实时算法体系，挑战极高难度的“数据不平衡”难题，在万分之一甚至更低概率的威胁样本中实现精准定位； 2. 应用自适应学习、异常检测等前沿技术，解决攻击手法高速迭代（变异）的风险模型鲁棒性问题，确保在极低误伤率的前提下实现高召回； 4. 负责维护和优化

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• AI驱动的RISC-V高性能编译优化方法 - 阿里星阿里巴巴 · 校招 · 北京 / 杭州 / 上海准备网申
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  岗位描述 1、基于RISC-V指令集架构，推进编译系统（包括LLVM编译器、GCC编译器、二进制翻译器）的设计、开发和优化工作； 2、使用AI模型替换/优化编译系统中的关键组件，探索通过AI模型来控制不同程序控制流和数据流下的优化策略，从而实现更加智能的优化决策，产生更加优化的代码； 3、从关键场景应用出发，提炼、设计

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• 多模态大模型与智能体算法研究-阿里星阿里巴巴 · 校招 · 北京 / 杭州准备网申
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  岗位描述 以大模型为核心的生成式人工智能技术正在深刻重塑人机交互的方式与边界。手机及智能终端作为人类最高频的数字入口，天然承载着视觉、语音、触觉、传感器等丰富的多模态信息流，是多模态大模型与智能体技术落地的最关键战场。 我们致力于通用人工智能（AGI）方向的前沿探索与产业落地创新。在迈向AGI的路径中，以手机和智能终端

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• 医疗多模态大模型与AI智能体-阿里星阿里巴巴 · 校招 · 北京 / 杭州准备网申
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  岗位描述 1.研发面向医疗场景的多模态大模型（医学VLM），涵盖模型架构设计、多模态预训练与对齐、指令微调等 2.探索医疗AI Agent的构建，包括多步推理、工具调用、临床工作流编排等 3.与临床医生合作完成数据收集、标注和临床验证 4.每年发表1-2篇顶会/顶刊论文（如CVPR、NeurIPS、AAAI、MICCA

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• Streaming Agent 技术-阿里星/A Star阿里巴巴 · 校招 · 北京 / 杭州 / 上海准备网申
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  岗位描述 阿里云开源大数据平台 Flink 引擎团队是阿里云 Data+AI 技术体系的核心团队之一。围绕 Apache Flink 打造的实时计算平台，对内支撑通义千问、百炼、淘宝、天猫、钉钉、高德等业务的实时数据与 AI 业务，对外提供企业级实时计算云产品。阿里云 Flink 团队是 Apache Flink 社区

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• 大模型推理优化-算子与框架适配-阿里星/A Star阿里巴巴 · 校招 · 北京 / 杭州准备网申
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  岗位描述 1. 参与vLLM/SGLang等开源推理引擎的底层算子优化,重点攻关高性能Attention算子创新,通过编译优化(Triton/CUDA Graphs)提升单服务实例的推理性能； 2. 负责异构硬件的适配与算子自动调优,最大化利用硬件特性(Tensor Core、HBM带宽、NVLink拓扑)； 3. 配

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• 超大规模训练关键技术-阿里星/A Star阿里巴巴 · 校招 · 杭州准备网申
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  岗位描述 1. 参与FlashMoE等分布式训练框架的优化,重点攻关MoE模型的Expert并行通信优化、负载动态均衡和稀疏激活下的高效训练； 2. 负责显存优化技术创新(激活重计算、梯度检查点、ZeRO变体),支持万亿参数MoE模型在有限显存下的稳定训练； 3. 探索多种异构硬件设备(A100/H100/H800/P

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• AI Agent应用研发&平台架构（AIGC）-阿里星/A Star阿里巴巴 · 校招 · 北京 / 杭州准备网申
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  岗位描述 你将作为下一代AIGC Agent与平台系统的核心建造者，同时肩负两大使命：一是打造能够理解人类创意意图、自主规划并执行从创意到成片全流程的""自主智能体""；二是铸造超大并发、低延迟、高倍速、可智能扩展的AI Native媒体底座。我们正在重新定义AIGC的底层范式与工作方式——不是在传统媒体技术上修补，也

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• 大规模模型训练的调度与框架协同优化-阿里星/A Star阿里巴巴 · 校招 · 杭州准备网申
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  岗位描述 1. 设计和开发面向大规模模型训练的智能调度系统，实现调度器与训练框架（Megatron-LM、DeepSpeed、FSDP）的深度协同，使资源分配能够感知并行策略拓扑、通信模式和显存需求，提升集群级训练效率和资源利用率； 2. 研究和实现万卡级训练的高可用与弹性机制，包括快速故障检测与自动诊断、智能恢复策略

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