主分类：AI模型评测工程
辅助：数据分析与数据科学（仅展示）
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": "ATH-AI创新事业部-AI Coding Agent专家（评测/数据分析/Agent方向）-杭州",
"job_level": "专家",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": "阿里巴巴控股集团",
"company_industry": "电子商务 / 云计算 / 人工智能",
"company_size": "未披露",
"company_website": "alibaba.com",
"company_description": "阿里巴巴集团面向消费者和企业提供电子商务、云计算及人工智能服务。"
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
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"degree": "计算机科学、软件工程、人工智能、数据科学或相关专业本科及以上学历",
"language": "未披露",AI生成
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"responsibilities": "1.深入研究 AI Coding 场景下的上下文工程，设计并优化代码补全、对话式编程、代码审查等场景中的上下文构建策略，在提升模型输出质量的同时有效控制推理成本\n2.设计和搭建面向产品效果与推理成本的评测框架与基准体系，涵盖白盒测试与多维度指标覆盖（代码补全准确率、上下文召回质量、Agent 任务完成率等），推动评测自动化与持续集成式质量监控\n3.基于海量用户使用数据（补全接受率、编辑行为、会话模式等），进行深度分析与洞察挖掘，量化上下文策略对产品效果和成本的影响，驱动迭代方向\n4.设计并执行 A/B 实验方案，评估上下文策略与功能迭代的实际收益，提供数据驱动的优化建议",
"requirements_text": "1.计算机科学、软件工程、人工智能、数据科学或相关专业本科及以上学历，硕士/博士优先\n2. 5 年以上相关工作经验，有 AI/NLP/代码智能领域的项目经验者优先\n3.扎实的编程能力（Python 为主，熟悉 TypeScript/Go 等加分），熟练掌握至少一种深度学习框架（PyTorch/TensorFlow）\n4.熟悉 LLM 的 Prompt Engineering、RAG 技术栈、向量检索、代码 AST 分析等至少两个方向\n5.具备优秀的数据分析能力，熟练使用 SQL，有使用 Pandas/Spark 等工具处理大规模数据的经验\n6.有独立设计评测体系或基准测试的经验，理解指标设计的科学性和工程可行性\n7.良好的沟通协作能力，能够将技术分析结果清晰传递给不同角色的团队成员",
"skills": [AI生成
"Python",
"TypeScript",
"SQL",
"Spark",
"PyTorch",
"TensorFlow",
"深度学习",
"自然语言处理",
"数据分析",
"分析能力",
"Go",
"大语言模型",
"检索增强生成"
],
"preferred_qualifications": "1.计算机科学、软件工程、人工智能、数据科学或相关专业本科及以上学历，硕士/博士优先；2. 5 年以上相关工作经验，有 AI/NLP/代码智能领域的项目经验者优先；3.扎实的编程能力（Python 为主，熟悉 TypeScript/Go 等加分），熟练掌握至少一种深度学习框架（PyTorch/TensorFlow）",
"job_highlights": "未披露"
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"contact": {
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"fulltext": "ATH-AI创新事业部-AI Coding Agent专家（评测/数据分析/Agent方向）-杭州\nATH-AI创新事业部-AI Coding Agent专家（评测/数据分析/Agent方向）-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.深入研究 AI Coding 场景下的上下文工程，设计并优化代码补全、对话式编程、代码审查等场景中的上下文构建策略，在提升模型输出质量的同时有效控制推理成本\n2.设计和搭建面向产品效果与推理成本的评测框架与基准体系，涵盖白盒测试与多维度指标覆盖（代码补全准确率、上下文召回质量、Agent 任务完成率等），推动评测自动化与持续集成式质量监控\n3.基于海量用户使用数据（补全接受率、编辑行为、会话模式等），进行深度分析与洞察挖掘，量化上下文策略对产品效果和成本的影响，驱动迭代方向\n4.设计并执行 A/B 实验方案，评估上下文策略与功能迭代的实际收益，提供数据驱动的优化建议\n\n职位要求\n1.计算机科学、软件工程、人工智能、数据科学或相关专业本科及以上学历，硕士/博士优先\n2. 5 年以上相关工作经验，有 AI/NLP/代码智能领域的项目经验者优先\n3.扎实的编程能力（Python 为主，熟悉 TypeScript/Go 等加分），熟练掌握至少一种深度学习框架（PyTorch/TensorFlow）\n4.熟悉 LLM 的 Prompt Engineering、RAG 技术栈、向量检索、代码 AST 分析等至少两个方向\n5.具备优秀的数据分析能力，熟练使用 SQL，有使用 Pandas/Spark 等工具处理大规模数据的经验\n6.有独立设计评测体系或基准测试的经验，理解指标设计的科学性和工程可行性\n7.良好的沟通协作能力，能够将技术分析结果清晰传递给不同角色的团队成员\n1.深入研究 AI Coding 场景下的上下文工程，设计并优化代码补全、对话式编程、代码审查等场景中的上下文构建策略，在提升模型输出质量的同时有效控制推理成本\n2.设计和搭建面向产品效果与推理成本的评测框架与基准体系，涵盖白盒测试与多维度指标覆盖（代码补全准确率、上下文召回质量、Agent 任务完成率等），推动评测自动化与持续集成式质量监控\n3.基于海量用户使用数据（补全接受率、编辑行为、会话模式等），进行深度分析与洞察挖掘，量化上下文策略对产品效果和成本的影响，驱动迭代方向\n4.设计并执行 A/B 实验方案，评估上下文策略与功能迭代的实际收益，提供数据驱动的优化建议\n1.计算机科学、软件工程、人工智能、数据科学或相关专业本科及以上学历，硕士/博士优先\n2. 5 年以上相关工作经验，有 AI/NLP/代码智能领域的项目经验者优先\n3.扎实的编程能力（Python 为主，熟悉 TypeScript/Go 等加分），熟练掌握至少一种深度学习框架（PyTorch/TensorFlow）\n4.熟悉 LLM 的 Prompt Engineering、RAG 技术栈、向量检索、代码 AST 分析等至少两个方向\n5.具备优秀的数据分析能力，熟练使用 SQL，有使用 Pandas/Spark 等工具处理大规模数据的经验\n6.有独立设计评测体系或基准测试的经验，理解指标设计的科学性和工程可行性\n7.良好的沟通协作能力，能够将技术分析结果清晰传递给不同角色的团队成员",
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