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阿里国际站/Alibaba.com-Agentic Search算法工程师/专家-Accio
阿里国际站/Alibaba.com-Agentic Search算法工程师/专家-Accio
发布于 19 天前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公人工智能
人工智能
Ai搜索
Llm
Vlm
多模态模型
搜索引擎
机器学习
值不值得投
80综合评分
综合评分 80
前沿AI算法岗，技术挑战大、成长空间足，薪资偏高，WLB未明确。
从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
38K
比人工智能中位数低
发布情况
正常在招 · 18 天前发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 2450 个在招 · 其中人工智能 约 240 个
市场机会
选择面较广
杭州 · 人工智能 · 约 270 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位负责开发和优化阿里巴巴国际站Accio产品的AI搜索系统，包括多模态模型训练、搜索引擎算法设计与优化、买家Agent全链路开发，探索Agent、LLM、VLM等前沿技术在B2B跨境贸易场景的应用
最低要求
硕士及以上学历，计算机、电子、人工智能、自动化、数学、物理等相关专业优先
熟悉搜索引擎的基本原理和算法，包括query理解、召回、相关性排序、个性化推荐等，有多模态搜索和图搜经验者优先
深入理解GPT-4o/Qwen-VL/InternVL等MLLM模型，具备语言/多模态大模型相关研究/落地经验者优先，包含而不限于Post-Training、数据构造和评测体系建设经验
熟悉Linux开发环境，熟练使用C和Python语言
具有良好的问题分析解决能力，沟通协作能力，工作积极主动，能够与团队融洽合作，一起探索新技术，推进技术进步
工作职责
参与开发和优化新一代多模态原生AI搜索系统，包括但不限于多模态模型训练、跨模态生成与检索、生成式AI搜、多模态Agent等
参与搜索引擎研发，全链路提升搜索效果，包括但不限于多模态理解、query分析、召回、相关性、排序等关键模块的算法设计与优化
参与买家Agent全链路开发与优化，跟踪前沿多模态大模型技术，探索推动开源SOTA模型的产品化落地
优先资格
具有扎实的机器学习基础，熟悉CV、NLP、RL、ML、多模态理解、搜推广等领域的技术，在ICML、ACL、EMNLP、CVPR、ECCV、ICCV、NeurIPS、ICLR、KDD、WWW、SIGIR、Recsys、SIGGRAPH或SIGGRAPH Asia等顶级会议/期刊上发表论文者优先
在搜索、推荐、搜广推、自然语言处理NLP、自然语言理解NLU、多模态、机器学习、深度学习等一个或多个领域有较深入的研究者优先
在GitHub等开源社区具有影响力项目发表经验者优先
具有SOTA Agent、AI搜、大型搜索产品核心算法开发/优化、大模型基座应用落地经验者优先
具有优秀的代码能力，熟练掌握C/C++或Python，在ACM/ICPC、NOI/IOl、Top Coder、Kaggle等比赛获奖者优先
在LLM、多模态、RL、基础模型、世界模型等领域，主导过大影响力项目者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 参与战略级AI原生产品，技术栈前沿，涉及Agent、多模态等热点领域
- 公司平台资源丰富，有大量数据与场景支撑算法落地与迭代
- 团队专注前沿探索，技术氛围浓厚，利于个人技能快速提升
- 技术难度高，需持续跟踪并落地LLM、多模态等快速迭代的前沿技术
- 业务场景复杂，需深入理解B2B跨境贸易需求，平衡技术先进性与实用性
- 对AI搜索与多模态技术有深厚兴趣，具备扎实算法基础与工程能力，追求在前沿领域深耕的算法工程师
缺点 / 挑战
- 竞争压力较大，需在顶级会议发表成果或具备SOTA项目经验
角色解读
- 技术专家路线：可晋升为高级算法专家或首席科学家，主导前沿技术研究
- 技术管理路线：转向技术负责人或架构师，带领团队攻克复杂技术难题
- 产品化路线：深入业务场景，推动AI技术在跨境贸易领域的创新应用
- 负责多模态AI搜索系统的核心算法开发与优化，涵盖模型训练、检索生成等模块
- 参与搜索引擎全链路效果提升，包括query理解、召回、排序等关键算法设计
- 开发并优化买家Agent系统，将前沿多模态大模型技术落地到B2B产品中
- 深入理解搜索引擎原理及算法，具备query分析、排序等实战经验
- 熟练掌握多模态大模型（如GPT-4o、Qwen-VL）的技术原理与应用
- 精通C/Python编程及Linux环境，具备扎实的机器学习与深度学习基础
申请策略
- 研究阿里巴巴国际站业务及Accio产品，在面试中展示对B2BAI搜索场景的理解
- 准备个人技术博客或GitHub项目，直观展示算法能力与工程实践
- 突出多模态模型、搜索引擎或Agent相关的项目经验，具体描述算法设计与优化成果
- 列出在顶级会议（如NeurIPS、CVPR、ACL）的论文发表或开源社区贡献
- 强调C/Python编程能力与ACM/Kaggle等竞赛成绩，体现代码功底
- 深入学习多模态大模型（如LLM、VLM）的训练与部署技术，关注最新论文与开源项目
- 实践Agent系统开发，积累AI搜索或推荐系统的全链路优化经验
面试指南
- 采用STAR法则（情境-任务-行动-结果）结构化描述项目经验，突出技术决策与量化成果
- 结合论文与开源实践，解释技术原理并联系实际业务场景，体现深度思考
- 强调团队协作与沟通能力，说明如何推动技术落地与跨团队合作
- 如何设计一个多模态AI搜索系统的整体架构？
- 请解释Agent系统在B2B搜索中的具体应用与优化思路
- 描述你过去优化搜索引擎召回或排序算法的项目经验
- 如何评估多模态大模型在实际搜索场景中的效果？
- 你如何跟踪并落地前沿多模态技术（如SOTA模型）到产品中？
职位点评
薪资福利85
成长发展90
工作生活60
使命价值80
薪资福利
85较高
作为跨国企业已上市公司的技术岗位，薪资水平有竞争力，福利体系相对完善，能提供较好的物质保障。
薪资信号偏高 (25K-50K/月)
成长发展
90较高
岗位涉及Agent、多模态等前沿技术探索，公司平台提供丰富的数据与场景，利于技能深度积累与职业成长。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI搜索、多模态模型、LLM、VLM、Agent、机器学习
业务类型ambiguous
工作生活
60中等
JD未明确提及办公模式与WLB相关信息，无法判断具体工作节奏与灵活性。
工作模式未明确
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
80较高
产品旨在推动B2B跨境贸易发展，具有行业创新性，但社会影响力属于中性范围。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
使命信号实现全球B2B跨境贸易跨越式发展
创新程度开拓性创新（行业首创）
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