阿里巴巴2027届校招岗位

7月30日发布

• 虎鲸文娱娱跃班-演出商务拓展阿里巴巴 · 校招 · 北京 / 杭州 / 上海 等准备网申
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  岗位描述 1. 行业洞察与辅助决策：协助团队研究国内演出市场动态，分析目标受众偏好及竞品策略，为演唱会、音乐节、舞台剧等项目的代理引进提供数据支持和初步建议。 2. 商务拓展支持：参与潜在合作方（如主办方、经纪公司、场馆方）的挖掘与联络，协助撰写合作方案，跟进商务谈判进程，推动项目签约落地。 3. 项目协同与执行：深度

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• 演出票务平台运营阿里巴巴 · 校招 · 北京准备网申
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  岗位描述 1、参与大麦国际平台运营工作，促进业务不断优化策略 2、参与平台产品本地化(境外)的优化，如：语言，用户体验等，持续提升用户使用的好感度 岗位要求 1、本科及以上学历，有海外留学背景优先，英语优秀 2、热爱演出行业，致力于在此领域长期发展，有相关实习经验者优先 3、具备良好的逻辑分析、问题解决、沟通协作、突

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• 算法工程师-大模型可解释性阿里巴巴 · 校招 · 北京 / 杭州准备网申
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  岗位描述 1.负责大模型可解释性技术创新和研发，探索大模型面向长程任务、极致安全治理的参数定位、机制解释、模型增强相关算法及应用落地。持续跟进前沿可解释性技术，厘清模型决策背后的神经元逻辑，推动大模型从黑盒系统向透明可解释系统转变，保持技术领先； 2.负责大模型精准学习算法创新和研发，探索LLM可解释性 + 模型增量C

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• AI产品经理-影视内容策略阿里巴巴 · 校招 · 北京准备网申
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  岗位描述 1、调研观影场景下的用户需求，制定差异化的内容服务策略，探索AI在影视领域的创新产品形态； 2、协助建立系统性的内容效果评测生产体系（包括不限于推荐理由、弹幕、剧中问、百科等）； 3、可数据驱动产品及内容迭代，提升内容的质量、覆盖、转化率。 岗位要求 1、本科及以上学历，影视、传播类专业相关，较强的文字

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• 算法工程师-AI For Science阿里巴巴 · 校招 · 北京 / 杭州准备网申
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  岗位描述 1. 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； 2. 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； 3. 结合大规模分布式

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• Agentic Post-training Infra-阿里星/Bravo Star阿里巴巴 · 校招 · 杭州准备网申
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  岗位描述 1. 负责大模型训练及 Post-Training 基础设施建设，支持 RLHF、Agentic RL、工具调用和推理能力训练等任务。 2. 持续迭代完善 Agent Rollout、Sandbox、推理代理、轨迹记录、奖励处理和训练框架集成。 3. 建立训练与推理的正确性及一致性保障体系，实现 Token、

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• Agentic Model Post-training 与真实环境学习-阿里星/Bravo Star阿里巴巴 · 校招 · 杭州准备网申
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  岗位描述 我们正在围绕阿里巴巴国际站与 Accio 打造面向真实全球贸易场景的 AI Agent，覆盖买家采购、商家经营、Research、商品发布、跨平台运营、物流跟踪等复杂任务。 该岗位将聚焦 Agentic Model 的训练、评测与环境学习，推动大模型从“会回答”走向“会做事”。 岗位职责： 1.研究并开发面

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• 算法工程师-全模态基础大模型阿里巴巴 · 校招 · 北京 / 杭州 / 上海准备网申
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  岗位描述 1. 负责音频/音视频Agentic能力，包括原生音视频Agentic/Long-horizen, 全模态Agentic/Coding不降智等。 2. 负责音视频理解基础能力：包括Caption, Grouding, 音视频Alignment， General QA，长视频，多音视频理解等。 3. 负责音频/

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• 算法工程师-Agent算法研究阿里巴巴 · 校招 · 北京 / 杭州 / 上海准备网申
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  岗位描述 1. 围绕大模型 Agent 系统开展算法研究与工程落地，推动模型在真实世界复杂任务中的能力演进。方向涵盖 Cowork Agent（面向金融、法律、医疗、设计、数据分析、工业等行业高价值场景）与 Computer Use Agent（面向 Computer / Mobile / Browser 等跨平台人机

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• 算法工程师-多语言技术探索与应用阿里巴巴 · 校招 · 北京 / 杭州准备网申
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  岗位描述 多语言方向前沿技术与应用研究，涵盖多个探索方向，包括但不仅限于： 1.多语言预训练：设计多语料混合、合成策略与高质量过滤管线；探索跨语言共享词表/表征对齐；优化Scaling Laws，推动基座模型向更多语言扩展； 2.多语言评价体系：构建覆盖多语言、多文化、多任务的大模型自动化评测平台；设计并迭代多语言基准

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