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": "千问事业部-AI Ops研发专家-运维智能体方向",
"job_level": "专家",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "阿里集团",
"location": "杭州 / 广州",
"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": "夸克",
"company_industry": "互联网 / 人工智能应用",
"company_size": "未披露",
"company_website": "alibaba.com",
"company_description": "夸克提供AI搜索等人工智能应用服务。"
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"compensation": {
"salary_range": {
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"currency": "未披露",
"cycle": "未披露"
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
"working_years": 2,
"degree": "计算机及相关专业本科以上学历",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1.负责基于 LLM 和 Agent 框架（如 LangGraph, CrewAI, AutoGPT 等）设计并实现 SRE 智能体，构建具备感知、推理、规划、执行与反思能力的闭环运维系统；\n2.深度拆解故障排查、容量规划、性能调优等运维场景，利用大模型重构工作流，实现从异常检测、根因分析到故障自愈的端到端自动化；\n3.负责构建运维领域专业知识库，优化 RAG链路，提升 Agent 在处理复杂领域问题时的准确性和专业度；\n4.探索多 Agent 协同机制，设计并实现针对复杂运维任务的任务分发、角色协作与共识协议；\n5.持续优化智能运维平台的性能与扩展性，确保在高并发、超大算力规模环境下 AI 决策的实时性与稳定性。",
"requirements_text": "1.计算机及相关专业本科以上学历，2 年以上开发经验，精通 Python（或至少一门主流开发语言），具备扎实的数据结构与系统设计能力；\n2. 熟悉大模型生态，有 Coze, Dify, LangFlow 等平台开发经验或 LangChain, LlamaIndex 等框架实战经验；深刻理解 Agent 机制（规划、记忆、工具使用），有 RAG 调优或 Prompt Engineering 经验；关注业界前沿，对 Agentic Workflow、Function Calling 有深入思考；\n3. 熟悉主流运维体系（Prometheus, Grafana, Kubernetes, CI/CD 等），有 AIOps 经验者优先，对异常检测、根因分析等算法有实际落地经验者优先；\n4. 拥有强烈的求知欲和好奇心，具备“用 AI 解决一切繁琐问题”的极客精神，良好的跨团队协作能力。",
"skills": [AI生成
"Python",
"Kubernetes",
"数据结构",
"团队协作",
"大语言模型",
"检索增强生成"
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"preferred_qualifications": "3. 熟悉主流运维体系（Prometheus, Grafana, Kubernetes, CI/CD 等），有 AIOps 经验者优先，对异常检测、根因分析等算法有实际落地经验者优先",
"job_highlights": "未披露"
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"update_date": "20260917",
"job_url": "https://talent.quark.cn/off-campus/position-detail?positionId=100011580029"
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"fulltext": "千问事业部-AI Ops研发专家-运维智能体方向\n千问事业部-AI Ops研发专家-运维智能体方向\n\n基础信息\n职位类别：技术类-开发\n工作地点：杭州 / 广州\n\n职位描述\n1.负责基于 LLM 和 Agent 框架（如 LangGraph, CrewAI, AutoGPT 等）设计并实现 SRE 智能体，构建具备感知、推理、规划、执行与反思能力的闭环运维系统；\n2.深度拆解故障排查、容量规划、性能调优等运维场景，利用大模型重构工作流，实现从异常检测、根因分析到故障自愈的端到端自动化；\n3.负责构建运维领域专业知识库，优化 RAG链路，提升 Agent 在处理复杂领域问题时的准确性和专业度；\n4.探索多 Agent 协同机制，设计并实现针对复杂运维任务的任务分发、角色协作与共识协议；\n5.持续优化智能运维平台的性能与扩展性，确保在高并发、超大算力规模环境下 AI 决策的实时性与稳定性。\n\n职位要求\n1.计算机及相关专业本科以上学历，2 年以上开发经验，精通 Python（或至少一门主流开发语言），具备扎实的数据结构与系统设计能力；\n2. 熟悉大模型生态，有 Coze, Dify, LangFlow 等平台开发经验或 LangChain, LlamaIndex 等框架实战经验；深刻理解 Agent 机制（规划、记忆、工具使用），有 RAG 调优或 Prompt Engineering 经验；关注业界前沿，对 Agentic Workflow、Function Calling 有深入思考；\n3. 熟悉主流运维体系（Prometheus, Grafana, Kubernetes, CI/CD 等），有 AIOps 经验者优先，对异常检测、根因分析等算法有实际落地经验者优先；\n4. 拥有强烈的求知欲和好奇心，具备“用 AI 解决一切繁琐问题”的极客精神，良好的跨团队协作能力。\n1.负责基于 LLM 和 Agent 框架（如 LangGraph, CrewAI, AutoGPT 等）设计并实现 SRE 智能体，构建具备感知、推理、规划、执行与反思能力的闭环运维系统；\n2.深度拆解故障排查、容量规划、性能调优等运维场景，利用大模型重构工作流，实现从异常检测、根因分析到故障自愈的端到端自动化；\n3.负责构建运维领域专业知识库，优化 RAG链路，提升 Agent 在处理复杂领域问题时的准确性和专业度；\n4.探索多 Agent 协同机制，设计并实现针对复杂运维任务的任务分发、角色协作与共识协议；\n5.持续优化智能运维平台的性能与扩展性，确保在高并发、超大算力规模环境下 AI 决策的实时性与稳定性。\n1.计算机及相关专业本科以上学历，2 年以上开发经验，精通 Python（或至少一门主流开发语言），具备扎实的数据结构与系统设计能力；\n2. 熟悉大模型生态，有 Coze, Dify, LangFlow 等平台开发经验或 LangChain, LlamaIndex 等框架实战经验；深刻理解 Agent 机制（规划、记忆、工具使用），有 RAG 调优或 Prompt Engineering 经验；关注业界前沿，对 Agentic Workflow、Function Calling 有深入思考；\n3. 熟悉主流运维体系（Prometheus, Grafana, Kubernetes, CI/CD 等），有 AIOps 经验者优先，对异常检测、根因分析等算法有实际落地经验者优先；\n4. 拥有强烈的求知欲和好奇心，具备“用 AI 解决一切繁琐问题”的极客精神，良好的跨团队协作能力。",
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