阿里大脑作为阿里巴巴集团的核心技术引擎，持续汇聚全球顶尖AI人才，致力于通过前沿技术驱动商业创新与社会价值提升，其招聘体系以“技术深耕、跨界融合、价值驱动”为核心，面向全球寻找在人工智能、大数据、云计算等领域有卓越建树的研究者与工程师,共同构建智能时代的数字基础设施。
（图片来源网络，侵删）
技术领域与研究方向
阿里大脑的招聘覆盖人工智能全栈技术，重点包括但不限于以下方向：
- 机器学习与深度学习：聚焦大规模分布式训练、模型轻量化、AutoML等领域，需掌握TensorFlow/PyTorch等框架，具备千亿参数模型优化经验者优先；
- 自然语言处理：涵盖大语言模型研发、多模态理解、机器翻译等方向，要求具备Transformer模型改进、跨语言表征学习等研究或落地经验；
- 计算机视觉：涉及3D重建、实时图像分割、视频内容理解等，需熟悉OpenMMLab等工具链，有工业级视觉系统开发案例者优先；
- 语音技术与交互智能：包括语音识别、声纹识别、情感计算等，要求掌握端到端语音模型训练，有智能音箱、车载语音系统落地经验者加分；
- 数据科学与智能决策：聚焦推荐系统、广告算法、供应链优化等，需熟悉强化学习、因果推断等技术，具备大规模数据处理与实时决策系统设计能力。
阿里大脑高度重视交叉学科研究，如AI for Science（AI+生命科学、材料科学）、AI安全与隐私计算等,鼓励跨领域技术融合创新。
岗位类型与能力要求
招聘岗位分为研究型与工程型两大类，具体要求如下：
| 岗位类型 | 典型职位 | 核心能力要求 |
|---|---|---|
| 研究型岗位 | AI算法科学家、高级研究员 | 顶会论文（NeurIPS/ICML/CVPR等）发表经历，原创算法设计能力，具备将理论转化为实际解决方案的经验 |
| 工程型岗位 | 机器学习工程师、算法开发专家 | 大规模工程落地能力（如日调用量千万级系统），精通C++/Python，熟悉分布式计算框架（Spark/Flink） |
| 产品型岗位 | AI产品经理、技术产品设计师 | 技术商业化思维，用户需求洞察力，具备AI产品从0到1的规划与落地经验 |
| 数据型岗位 | 数据架构师、智能数据工程师 | 数据建模与治理能力，熟悉数据湖/仓架构（MaxCompute/Hologres），有PB级数据处理经验 |
除技术硬实力外，候选人需具备“技术向善”的价值观，认同“让天下没有难做的生意”的使命，同时拥有快速学习能力与团队协作精神,能够在复杂业务场景中推动技术突破。
（图片来源网络，侵删）
人才成长与生态支持
阿里大脑为人才提供“研究-工程-产品”全链路成长环境：
- 技术资源：依托阿里达摩院实验室、PAI（Platform for AI）等平台，提供万卡级算力支持、千亿级数据集及开源工具链；
- 培养体系：设立“技术大师课”“全球AI竞赛”“内部创新孵化器”等机制，鼓励员工参与前沿课题攻关，支持国际顶级会议论文发表与专利申请；
- 生态联动：与国内外高校（如清华、MIT）、科研机构共建联合实验室，参与制定AI行业标准，提供跨业务线（淘宝、阿里云、菜鸟等）实践机会，加速技术商业化落地。
相关问答FAQs
Q1：阿里大脑对应届生（硕士/博士）的招聘偏好是什么？
A：对应届生，阿里大脑注重“基础扎实+潜力突出”，硕士需具备扎实的算法基础与项目经验（如竞赛、实习），博士则要求在细分领域有创新研究成果（顶会论文/专利），候选人需展示对技术的好奇心与解决问题的逻辑能力，通过技术面试（算法题+项目深挖）与综合面试（价值观匹配度）评估。
Q2：非AI专业背景但想加入阿里大脑，有哪些可行路径？
A：可通过“技术转型+交叉赋能”路径加入。
- 数据/后端工程师：先参与AI工程化项目（如模型部署、数据平台开发），逐步学习机器学习知识；
- 业务分析师：结合行业理解与技术需求，转型AI产品经理，推动技术与业务结合；
- 科研人员：通过阿里大脑的“青年学者计划”参与合作项目，积累工业界经验后全职加入。
核心是展现学习意愿与跨界价值，阿里大脑提供内部培训资源（如“阿里AI学院”）支持能力提升。
（图片来源网络，侵删）
