实习时长：至少六个月

岗位职责

1. 构建面向 RAG 与 AI Agent 的混合检索系统，融合多路召回策略，为下游生成任务提供高质量、低延迟的知识供给。

2. 研发基于大模型与强化学习（RL）的搜索智能体，优化其查询改写、相关性排序、工具调用等决策策略，精准满足用户的专业/复杂的查询需求。

3. 负责搜索全链路（query理解、检索、相关性与排序）的算法优化，支持搜索日常需求迭代。

岗位要求

1. 计算机、NLP、IR 等相关专业；有 RAG、AI Agent 或大模型应用落地经验者优先。

2. 精通 PyTorch 及 HuggingFace 生态；熟悉大模型微调与强化学习（RL）者优先。

3. 具备搜索全链路开发经验，深入理解搜索各模块算法，有面向 RAG 的稠密检索模型或基于 RL 的多步检索项目经验者优先。

4. 数理基础扎实，逻辑思维严谨，具备优秀的复杂问题建模与前沿技术探索能力；在 AI/IR/NLP 顶会发表论文者优先。

投递方式

diaojunwei.djw@alibaba-inc.com

邮件标题注明：姓名-岗位名称-AI求职