研究型实习生-Agentic Search-Accio

团队介绍： Accio 是阿里国际旗下的 AI Native 跨境贸易平台（Agent），致力于用 AI 重构全球 B2B 采购体验。我们拥有充足的计算资源（H100/B200 集群）、真实的大规模商业场景（覆盖海量活跃供应商与全球买家）、开放包容的研究氛围。在这里，研究成果不仅会产出学术论文，还会直接作用于海量的真实B2B贸易场景。 项目介绍： B2B 采购决策涉及多维度信息的获取与综合判断，信息高度分散且异构。现有搜索系统依赖平台内数据匹配，无法支撑买家对全网开放信息的深度检索与复杂推理需求。本项目的目标是构建一个融合全网信息检索、多源整合与多步推理的 AI 搜索系统，核心研究问题包括：复杂采购意图的理解与分解、异构多源信息的可靠检索与整合策略、面向贸易决策的可信度保障机制。 岗位职责：

1. 01

   复杂推理能力研究： 研究 B2B 场景下复杂 query 的多步意图分解、动态检索策略规划、多源信息聚合与冲突消解等核心问题；

2. 02

   Post-training 方案设计： 探索检索-推理联合优化的数据构造、奖励建模与训练方法，提升模型在全网搜索场景下的推理深度与准确性；

3. 03

   评测体系构建： 构建面向 B2B 搜索场景的 Agentic 评测框架，覆盖信息准确性、推理深度、多源整合质量等维度；

4. 04

   前沿追踪与复现： Follow 最新学术工作，复现 SOTA 方案，持续推动技术迭代和业务落地。

1、2027年11月及之后毕业，硕士及以上学历，计算机、人工智能、信息科学、数学、软件工程等相关专业；

2. 02

   具有研究经验：大模型 post-training / 强化学习方向，具有一篇及以上一作顶会论文（NeurIPS / ICML / ICLR / ACL 等）；

3. 03

   技术栈：对 post-training / RL 有实际研究经验，熟悉主流训练框架；

4. 04

   能力：良好的论文阅读与工程实现能力，能快速跟踪前沿并独立推进研究。 加分项：有复杂推理、AI搜索、RAG 等方向的研究经验或顶会论文；具备跨境电商或 B2B 贸易场景经验。