主分类：Agent系统开发
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
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"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "阿里国际站-AI工程师-杭州",
"job_level": "未披露",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "阿里集团",
"location": "杭州",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "技术类-开发"AI生成
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"company": {
"company_name": "阿里国际数字商业",
"company_industry": "跨境电商",
"company_size": "未披露",
"company_website": "alibaba.com",
"company_description": "阿里国际数字商业业务涉及国际电商平台及跨境商品交易。"
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"compensation": {
"salary_range": {
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
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"degree": "本科",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1、建设 AI 友好的电商经营知识资产体系，支持客户个性化专属生意模式的快速落地与持续沉淀，使 Agent 越用越“懂”客户，逐步成长为客户真正的 数字员工。\n2、Agentic AI 在研发、运维、测试、客服等多个领域的创新应用，打通“大模型到业务落地”的 最后一公里，为业务创新持续提供高价值支撑。\n3、参与现有业务系统Agent升级改造，将现有系统升级为建设在AI模型之上的技术底座。",
"requirements_text": "1、熟练掌握 AI Coding、Python及Java或Go编程语言，在实际项目中持续迭代应用，累计 Token 消耗规模达百亿级（100 亿+）；\n2、熟练掌握 上下文工程（Context Engineering）、MCP / A2A、Multi-Agent、RAG、RL / SFT、AIGC 多模态应用 等大模型相关核心技术；\n3、具备前端或后端领域的 AI 应用开发经验，如 Design-to-Code、AI DevOps 等工程化落地实践；\n4、具备以下经验者优先：\n-AI 提效实践经验：如客服 / 工单 Agent、AI DevOps、AI 测评等\n-Agent 开发经验：内部业务或对客业务场景，如类Cursor/ Manus / Lovable / AI 客服等 AI Native或AI+业务产品研发经验\n-大模型效果调优经验：包括模型微调、蒸馏、推理优化等\n-行业级 AI 解决方案落地经验：如制造、医疗、政务、金融、教育等复杂行业的 AI 实践",
"skills": [AI生成
"Python",
"Java",
"模型微调",
"大语言模型",
"检索增强生成"
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"preferred_qualifications": "4、具备以下经验者优先：",
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"fulltext": "阿里国际站-AI工程师-杭州\n阿里国际站-AI工程师-杭州\n\n基础信息\n职位类别：技术类-开发\n工作地点：杭州\n\n职位描述\n1、建设 AI 友好的电商经营知识资产体系，支持客户个性化专属生意模式的快速落地与持续沉淀，使 Agent 越用越“懂”客户，逐步成长为客户真正的 数字员工。\n2、Agentic AI 在研发、运维、测试、客服等多个领域的创新应用，打通“大模型到业务落地”的 最后一公里，为业务创新持续提供高价值支撑。\n3、参与现有业务系统Agent升级改造，将现有系统升级为建设在AI模型之上的技术底座。\n\n职位要求\n1、熟练掌握 AI Coding、Python及Java或Go编程语言，在实际项目中持续迭代应用，累计 Token 消耗规模达百亿级（100 亿+）；\n2、熟练掌握 上下文工程（Context Engineering）、MCP / A2A、Multi-Agent、RAG、RL / SFT、AIGC 多模态应用 等大模型相关核心技术；\n3、具备前端或后端领域的 AI 应用开发经验，如 Design-to-Code、AI DevOps 等工程化落地实践；\n4、具备以下经验者优先：\n-AI 提效实践经验：如客服 / 工单 Agent、AI DevOps、AI 测评等\n-Agent 开发经验：内部业务或对客业务场景，如类Cursor/ Manus / Lovable / AI 客服等 AI Native或AI+业务产品研发经验\n-大模型效果调优经验：包括模型微调、蒸馏、推理优化等\n-行业级 AI 解决方案落地经验：如制造、医疗、政务、金融、教育等复杂行业的 AI 实践\n1、建设 AI 友好的电商经营知识资产体系，支持客户个性化专属生意模式的快速落地与持续沉淀，使 Agent 越用越“懂”客户，逐步成长为客户真正的 数字员工。\n2、Agentic AI 在研发、运维、测试、客服等多个领域的创新应用，打通“大模型到业务落地”的 最后一公里，为业务创新持续提供高价值支撑。\n3、参与现有业务系统Agent升级改造，将现有系统升级为建设在AI模型之上的技术底座。\n1、熟练掌握 AI Coding、Python及Java或Go编程语言，在实际项目中持续迭代应用，累计 Token 消耗规模达百亿级（100 亿+）；\n2、熟练掌握 上下文工程（Context Engineering）、MCP / A2A、Multi-Agent、RAG、RL / SFT、AIGC 多模态应用 等大模型相关核心技术；\n3、具备前端或后端领域的 AI 应用开发经验，如 Design-to-Code、AI DevOps 等工程化落地实践；\n4、具备以下经验者优先：\n-AI 提效实践经验：如客服 / 工单 Agent、AI DevOps、AI 测评等\n-Agent 开发经验：内部业务或对客业务场景，如类Cursor/ Manus / Lovable / AI 客服等 AI Native或AI+业务产品研发经验\n-大模型效果调优经验：包括模型微调、蒸馏、推理优化等\n-行业级 AI 解决方案落地经验：如制造、医疗、政务、金融、教育等复杂行业的 AI 实践",
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