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“抢人大战”继续:阿里国际计划秋招1000人,80%岗位与AI有关
观察者网· 2025-08-06 17:01
阿里国际AI人才招聘 - 阿里国际秋招开放1000个2026届毕业生岗位 其中80%与AI相关 涵盖算法 工程 产品 运营 设计 物流等领域 [1] - 工作地点分布在杭州 北京 广州 深圳 香港 美国桑尼维尔等地 9月起将在国内外重点高校开展校园宣讲 [1] - 公司已推出全球首个外贸领域AI原生应用Accio 通过AI及Agent方式对旗下电商平台进行转型升级 调用量实现百倍增长 [1] 阿里国际AI技术成果 - 过去一年发表30多篇被国际顶会录用论文 其中9篇入围计算语言顶级会议ACL [2] - AI解决方案获世界人工智能大会SAIL之星奖 开源模型Ovis下载量突破100万 在OpenCompass评测榜单位列同期同尺寸开源第一 [2] 阿里巴巴集团AI招聘布局 - 集团2026届秋招计划发出7000多个offer AI相关岗位占比超60% 较春招50%比例进一步提升 [3] - 淘天计划招聘1000人 技术类岗位占比超90% AI相关占50% 阿里云 钉钉AI岗位占比达80% 高德占比75% [3] - 公司表示要为年轻人才提供发展空间 共同迎接AI时代机遇 [3] 互联网行业AI招聘趋势 - 字节研发类岗位同比增长23% 算法 前端 客户端增幅显著 多个业务团队释放大量岗位 [4] - 京东校招开放3.5万个岗位 覆盖零售 科技 物流 健康等多个业务领域 [4] - 美团招聘规模6000人 设立北斗计划和AI产品经理提前批等专项计划 [4]
阿里国际AI进展:日均调用量已破10亿次
财经网· 2025-07-27 16:52
公司AI解决方案获奖 - 阿里国际跨境电商AI解决方案Marco获2025世界人工智能大会SAIL之星奖,成为该领域首个获奖者 [1] - Marco支持30余种语言,覆盖电商全链路60+场景,从生成式大模型到AI agent [1] - 该解决方案成本低于主流大模型,为商家解决营销、合规、售后等问题 [1] AI服务调用量增长 - 阿里国际AI服务日调用量突破10亿次(截至2025年7月),相比2023年的100万次实现大幅增长 [1] - 公司旗下所有电商平台均已接入AI解决方案 [1] - 外部伙伴AI调用量增长23倍,头部跨境电商服务商如店小秘、三态等均已接入 [1] 商家高频使用AI功能 - 商家使用频次最高的AI功能:图文翻译、图像识别完善商品信息、营销文案生成 [1] - 翻译功能已全面从小模型转向大模型,欧洲TOP语种消费者满意度提升30% [1] - AI提供的SEO占整体SEO近40%,未来有望达到50%以上 [1] AI技术应用进展 - 公司从生成式大模型进入AI agent时代,推出智能退款agent、海关编码agent、在线招商agent [2] - 智能退款agent降低商家15%退款成本,海关编码agent准确率提升23%,在线招商agent邮箱有效率提升近一倍 [2] - AI核心技术已开源,包括大语言模型Marco、多模态模型Ovis、Agentic ADK框架等 [2] 行业技术趋势 - AI使用方式发生变化:通过场景构造和训练闭环提升推理模型效果 [2] - 行业正从生成式大模型向垂直agent解决方案转型 [2]
阿里国际AI解决方案Marco获世界人工智能大会SAIL之星
观察者网· 2025-07-27 11:58
奖项与认可 - 阿里国际跨境电商AI解决方案Marco荣获2025世界人工智能大会SAIL之星奖,成为该领域首个获奖者 [1] - Marco由阿里国际AI Business团队研发,支持30余种语言,覆盖电商全链路60+场景 [1] - 日均调用量达10亿次,是2023年的1000倍,所有能力可在阿里国际AI开放平台Aidge上试用 [1] 技术与应用进展 - 阿里国际数字商业集团2023年4月成立AI Business部门,专注于全球化电商场景AI技术探索 [3] - 旗下所有电商平台均已接入AI解决方案,商家高频使用功能包括图文翻译、商品信息完善、营销文案生成 [3] - 翻译功能已全面从小模型转向大模型,欧洲TOP语种消费者满意度提升30% [3] - AI提供的SEO占比近40%,未来有望达到50% [3] - 外部伙伴AI调用量增长23倍,头部跨境电商服务商如店小秘、三态等均已接入 [3] - AI服务调用量每两个月翻一番,跨境电商成为首个实现规模级AI应用的行业 [3] - 核心技术已开源,包括大语言模型Marco、多模态模型Ovis、Agent应用开发框架Agentic ADK等 [3] 技术架构与性能 - 基础设施层推理引擎MarsEngine在翻译场景极限吞吐比业界SOTA引擎最高提升116%,实时场景延迟低至其他引擎的8% [5] - 数据层构建了大规模数据采集处理平台及工业级评测框架 [5] - 模型层包括多语言增强的Marco-LLM文本大模型、电商优化翻译大模型Marco-MT、自研多模态理解模型Ovis及图像生成模型 [5] - 产品层提供标准化业务场景能力 [5] - AI解决方案层提供高价值场景端到端能力 [5]