阿里巴巴2027届校招岗位

8月6日发布

• 算法工程师-搜索推荐阿里巴巴 · 校招 · 北京 / 杭州 / 上海准备网申
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  岗位描述 1. 参与并负责核心内容场景的各类算法，包括个性化推荐系统、内容生态构建、内容理解等核心算法能力； 2. 深度参与内容分发算法设计，提升流量匹配的效率和用户粘性； 3. 建设包括AGENT、RAG召回、粗排、精排、重排、混排等推荐算法，打造集团和业界一流的内容算法； 4. 参与设计多模态内容理解和推荐分发系统

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• 算法工程师-深度学习阿里巴巴 · 校招 · 北京 / 杭州准备网申
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  岗位描述 1. 负责深度学习、大模型（LLM）及多模态模型的核心算法研发；通过对模型结构的优化（如 Transformer、CNN、GNN 等），持续提升业务效果及模型性能； 2. 处理大规模、多模态数据（包含轨迹、图像、文本、语音、地图矢量数据等），利用 AI 技术实现高质量的信息识别、属性提取、语义理解及自动化建图

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• 算法工程师-机器学习阿里巴巴 · 校招 · 北京 / 广州 / 杭州 等准备网申
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  岗位描述 1. 负责机器学习、深度学习领域的技术研发工作，包括但不限于神经元网络模型设计与优化、强化学习、迁移学习、主动学习、维度降低、核方法、谱方法、特征提取与稀疏学习、等级学习、推荐、随机优化等的算法和系统研发等； 2. 负责机器学习尤其是深度学习前沿问题的探索与研究，结合未来实际应用场景，提供全面的技术解决方案

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• 算法工程师-供应链需求预测阿里巴巴 · 校招 · 杭州 / 上海准备网申
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  岗位描述 1. 智能预测与风控体系构建： 支持相关产品与能力的构建，包括销量预测、智能预警、异常检测、行为序列预测等场景。跟踪时序预测、时空预测、序列预测、异常检测、可解释机器学习、联邦学习、流程挖掘等前沿算法，并合理运用到实际产品中； 2. AI智能&NLP： 参与对话系统、舆情监控、知识图谱等自然语言理解与生成相

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• 算法工程师-VLM训练阿里巴巴 · 校招 · 北京 / 杭州准备网申
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  岗位描述 1. 设计并实现文本、图像、视频等多模态对齐与融合的长程训练策略，操控万卡级 GPU 集群，协同 Pretrain / CPT / SFT / RLVR / RLHF 全链路，对超大参数基座模型进行高效分布式优化； 2. 深入探索 MoE 稀疏化、训练算法与对齐范式创新、可解释性与质量监控、多模态推理、mRA

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• 算法工程师-强化学习阿里巴巴 · 校招 · 北京 / 杭州 / 上海准备网申
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  岗位描述 1. 负责大语言模型（LLM）及多模态模型后训练（Post-Training）阶段的强化学习算法迭代； 2. 深入研究并优化基于人类、AI 及环境反馈的 RL 算法（如 PPO, DPO, GRPO, ORPO 等），提升模型的规则遵循与多目标平衡能力； 3. 探索基于 RL 的 Reasoning 模型相关

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• 算法工程师-计算机视觉阿里巴巴 · 校招 · 杭州准备网申
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  岗位描述 1. 负责图像/视频的分析、诊断、搜索、合成等方面的算法研究、系统研发和产品开发，包括图像检测、图像分类、图像分割、图像跟踪、视频语义分析、人脸识别与分析、车辆与人员的检测识别与跟踪、工业与医学诊断、图像/视频搜索、页面分析与自动合成、OCR等； 2. 负责图像/视频相关算法的前沿技术探索，包括机器学习方法以

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• 算法工程师-运筹&因果推断（AI物流智能决策）阿里巴巴 · 校招 · 北京 / 上海准备网申
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  岗位描述 1. 参与即时物流“AI智能决策”核心引擎的算法创新与落地，面向骑手规划排班、用户/骑手时间预估、骑手定价、骑手调度等即时物流核心场景，提升模型预估效果和决策精准度，持续提升用户和骑手体验； 2. 通过因果推断建模、运筹决策算法、出价/流量机制策略等技术创新，探索个性化、实时化、智能化的骑手排班、出价、调度系

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• 算法工程师-生成式推荐阿里巴巴 · 校招 · 北京 / 杭州准备网申
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  岗位描述 1、AI for Rec: 研究如何利用模态对齐、用户行为CoT等技术手段, 基于LLM的推理能力和世界知识提升对用户个性化偏好的刻画，赋能电商场景下的模型预估，实现更精准的人货匹配； 2、生成式推荐: 包括推荐领域下生成式模型相较于判别式模型的优劣对比，生成式训练范式设计、生成式模型结构优化、基于RL的排序

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• AI Native搜推算法工程师-π天才计划阿里巴巴 · 校招 · 北京准备网申
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  岗位描述 本岗位承接集团 AI 人才战略，依托高德地图亿级用户场景，致力于重构下一代 LBS 搜索推荐架构。你将作为核心骨干，参与"AI Native 生成式搜推架构与空间复杂排序决策”前沿课题，探索大模型在地理位置服务（LBS）领域的深度应用。 1.架构创新：负责基于大语言模型（LLM）的生成式召回（Generati

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• 算法工程师-医疗多模态大模型阿里巴巴 · 校招 · 北京 / 杭州准备网申
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  岗位描述 1.深度参与医疗领域多模态大模型（Medical VLM）的全链路研发，负责包括基础模型预训练、指令微调（SFT）、以及基于人类反馈的强化学习（RLHF）等核心技术的建模与优化； 2.探索并实现面向多模态医疗诊断辅助、健康管理等复杂场景的 AI Agent 架构，设计多步推理、工具调用及反思机制，提升模型解决

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• 算法工程师-药物基础模型阿里巴巴 · 校招 · 北京 / 杭州准备网申
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  岗位描述 1.负责药物设计相关基础模型的研发，包括但不限于分子生成与优化、蛋白质结构预测与设计、蛋白-分子相互作用预测等方向的深度学习模型构建； 2.跟踪 AI for Science及计算生物学领域的前沿技术，持续优化分子表征学习、序列-结构-功能联合预测、性质/ADMET预测、多目标优化等关键算法模块，提升模型精度

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• 算法工程师-供应链和定价 AI阿里巴巴 · 校招 · 杭州 / 上海准备网申
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  岗位描述 1. 基于阿里巴巴集团的大数据，负责分析和挖掘新零售端到端的供应链和定价运作优化机会，并研发和构建预测和优化算法、大模型和仿真技术提升其运作效率和降低成本； 2. 承担阿里巴巴集团供应链和定价场景中机器学习、深度学习、强化学习、运筹优化、仿真优化和大语言模型等算法的研发、设计和部署等工作，打造阿里的智能供应链

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• 算法工程师-大模型后训练 (Post-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. 高质量数据合成与构造：针对推理（数学/STEM）、通用（指令/知识/写作/安全）及垂直领域（医疗/法律/金融），构建与合成高质量数据，突破复杂推理与专业知识的数据瓶颈； 2. 强化学习与偏好对齐：重点攻坚 Reasoning RL、Rubric RL、RLVR、RLHF，设计并优化多维度 Verifie

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• AI软件测试开发工程师阿里巴巴 · 校招 · 北京 / 杭州准备网申
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  岗位描述 1、全栈质量体系建设 • 面向 GPU 驱动层（CUDA 兼容性）、AI 编译器（MLIR 图优化）、高性能算子库（Conv/GEMM/Attention）、深度学习框架（PyTorch / vLLM 定制后端）、大模型及配套工具链（GPU Operator、Container Toolkit、Device

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• AI方案验证工程师阿里巴巴 · 校招 · 北京 / 杭州准备网申
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  岗位描述 1.基于客户场景需求，结合云产品特性和AI场景，打造有竞争力的产品组合方案，并设计可演示和可验证的测试方案和用例集； 2.通过售前演示或客户现场POC比拼测试，展现方案价值和优势，赢得客户认可，帮助客户业务成功； 3.通过行业洞察，竞品分析，最佳案例沉淀，提炼有前瞻性的产品需求，推动产品竞争力持续提升。 岗

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• AI产品评测工程师阿里巴巴 · 校招 · 杭州准备网申
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  岗位描述 1. 构建科学高效的AI产品评测体系，持续优化评测方法、指标和数据集； 2. 搭建评测工具平台，执行评测方案并拿到评测结论； 3. 根据评测结论对AI模型和AI产品进行能力分析和迭代优化分析，提出优化建议； 4. 关注业界前沿AI模型和产品发展，关注AI前沿评测方法发展，并转化为内部评测实践。 岗位要求 1

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• 数据研发工程师阿里巴巴 · 校招 · 北京 / 杭州准备网申
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  岗位描述 1. 负责海量大数据处理、解析、分析、挖掘、研发及优化工作； 2. 负责基于大数据体系的数据模型设计、数据分层架构建设与数据资产管理，支撑EB级数据的规范化、资产化管理； 3. 负责元数据管理、数据血缘、数据质量监控、数据标准等核心数据资产模块的研发与落地，提升数据可信度与可用性； 4. 参与大数据AI co

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• 数据科学家阿里巴巴 · 校招 · 北京 / 广州 / 杭州 等准备网申
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  岗位描述 1. 参与构建下一代AI驱动的数据科学体系，参与构建行业领先的决策智能系统，融合因果推断与大模型推理能力，突破传统AB实验边界； 2. 站在数据科学与生成式AI的交叉前沿，开发基于大模型的自动化分析工具链； 3. 探索RAG在商业分析中的创新应用，实现数据洞察的自然语言交互式挖掘； 4. 接应用先进的机器学习

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• 测试开发工程师阿里巴巴 · 校招 · 北京 / 杭州准备网申
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  岗位描述 1. 深入业务场景，参与产品全生命周期质量体系建设，确保复杂业务逻辑的正确性与系统稳定性； 2. 研发前沿的测试工具与平台，包括自动化测试框架、性能压测平台、故障演练系统及资损防控体系； 3. 通过代码审计、架构分析、全链路压测等手段，挖掘系统深层次缺陷，为业务的丝滑体验保驾护航； 4. 利用AI大模型，打造

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• AI前端开发工程师阿里巴巴 · 校招 · 杭州准备网申
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  岗位描述 1. 负责对客官网的前端开发工作，打造优质的面向开发者/企业/Prosumer 的云计算与 AI 服务平台； 2. 负责官网对客与内部运营产品的前端开发工作； 3. 参与构建 AI Agent/Skills 体系能力，实现开发及业务提效； 4. 参与团队基础技术建设，利用 AI 思维提升团队研发效能与质量，并

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• AI编译研发工程师阿里巴巴 · 校招 · 杭州 / 上海准备网申
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  岗位描述 负责AI编译器研发，通过理解云上AI负载特征，挖掘CPU/GPU硬件与编译框架的协同优化潜力；主导核心功能实现与性能优化，解决AI训练、推理场景中的关键工程挑战，提升计算效率；同时紧密协同跨团队资源，推动AI编译器产品的业务落地与技术价值转化。 职责描述： 1. 理解云上AI负载场景与特点，挖掘CPU/G

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• AI Infra操作系统工程师阿里巴巴 · 校招 · 北京 / 杭州 / 上海准备网申
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  岗位描述 在这里，你将成为大模型技术落地的"幕后推手"。你将参与构建支撑千卡/万卡规模的 AI 计算基础设施，通过软硬件协同优化，解决大模型在训练、推理、Agent 基础设施中的工程挑战。你的代码将直接决定大模型训练的效率、推理的响应速度以及集群资源的利用率，为 AI 时代的算力底座注入核心动力。 具体的职责包括以

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• AI Infra网络平台研发工程师阿里巴巴 · 校招 · 北京 / 杭州准备网申
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  岗位描述 负责 AI Infra 网络基础设施技术及平台研发，包括但不限于以下方向： 1. ALINOS网络操作系统研发：以 SONiC 开源社区为技术底座，深度参与社区演进、持续贡献关键特性；打造高性能、高可靠的自研网络操作系统，深度参与多种交换芯片的适配、eBGP 控制面集群、FRR 协议升级等硬核项目，推动 Et

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• AI平台研发工程师阿里巴巴 · 校招 · 北京 / 广州 / 杭州 等准备网申
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  岗位描述 负责AI平台的模型接入、推理优化及平台功能开发工作。负责AI基础设施的架构设计与迭代，将前沿AI技术转化为可落地的平台能力，支撑各业务的智能化需求。 1.AI模型接入与推理加速： ● 负责主流开源模型的接入适配工作，包括模型格式转换、服务化封装及API接口开发；运用各种技术手段优化推理耗时与资源使用率，提升

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• Agent Infra操作系统研发工程师阿里巴巴 · 校招 · 北京 / 杭州 / 上海 等准备网申
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  岗位描述 1. 操作系统及内核研发：面向 Agent 工作负载的操作系统能力演进，推动内核子系统与上层系统组件的适配与创新，构建 Agent 与 OS 之间的交互接口与运行时基础设施。 2. 安全底座：构建 OS 级的 Agent 安全体系，在供应链安全、运行时安全隔离、OS 级行为审计与访问控制等方向建立纵深防御。

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• AI Infra工程师-计算方向阿里巴巴 · 校招 · 北京 / 杭州 / 上海准备网申
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  岗位描述 AI 时代的到来为云计算的进一步发展提供了前所未有的广阔舞台，为云计算基础设施带来全新的机遇和挑战。加入我们一起打造 AI 时代持续领先的计算基础设施，依托阿里自研神龙虚拟化架构、CIPU处理器、灵骏智算、以及业界领先的云计算调度能力和容器化管理能力等，你将参与构建支撑亿级计算核心、十万卡级 GPU 集群的规

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• AI Infra测试开发工程师阿里巴巴 · 校招 · 杭州 / 深圳准备网申
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  岗位描述 在这里，你将成为 AI 时代测试领域的"质量守门人与智能先锋"。你将深入芯片测试、部件测试、整机测试，集群测试，业务测试的全链路质量保障体系，从单颗芯片的功能验证到部件级的性能压测，再到整机和集群系统的稳定性与可靠性验证，用严谨的工程实践守住每一道质量防线。 与此同时，你将站在测试智能化变革的最前沿——借助大

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• AI Infra工程师-存储方向阿里巴巴 · 校招 · 北京 / 成都 / 杭州 等准备网申
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  岗位描述 在这里，你将成为大模型时代算力底座的“核心引擎构造者”。依托阿里自研分布式存储系统与业界领先的计算网络架构，你将参与构建支撑千卡/万卡乃至十万卡规模的 AI 计算基础设施。 我们致力于通过软硬件协同优化、存算分离架构创新，解决大模型在预训练、微调、推理全链路中的极致工程挑战。你的代码将直接运行在阿里核心的 A

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• AI Infra工程师-容器方向阿里巴巴 · 校招 · 北京 / 杭州 / 深圳准备网申
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  岗位描述 你将成为大模型技术落地的“算力内核设计者”。你将深入 Kubernetes 生态，参与构建支撑超大规模 AI 集群的容器化基础设施，通过对调度、存储、网络等核心组件的深度定制与优化，打破大模型训练与推理的工程瓶颈。你的代码将直接优化 Agent 的冷启动速度，提升 GPU 集群的吞吐量与资源利用率，为 AI

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