主分类：Agent系统开发
辅助：AI模型评测工程（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": "瓴羊-AI Agent 技术专家-杭州",
"job_level": "专家",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "云智能集团",
"location": "杭州",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "未披露"AI生成
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"company": {
"company_name": "阿里云",
"company_industry": "云计算 / 人工智能",
"company_size": "10000人以上",
"company_website": "alibaba.com",
"company_description": "阿里云提供云基础设施、AI模型、智能体和计算服务。"
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"compensation": {
"salary_range": {
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"currency": "未披露",
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
"working_years": 5,
"degree": "本科及以上",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "岗位职责\n1. 主导CRM AI Native升级，设计并落地Agent系统架构（任务规划、工具编排、多轮对话、长期记忆），驱动商机跟进、业绩排查等业务闭环自主完成。\n2. 将CRM核心能力抽象为标准化可编排工具接口，构建高可靠连接层，保障幂等性、可观测性与异常降级。\n3. 工程化落地企业知识检索与多层防幻觉体系（操作校验、来源追溯、置信度评估），确保生产环境准确可信。\n4. 深入一线挖掘高价值场景，以业务问题真正解决、效率显著提升为核心衡量标准。\n5. 搭建效果评测体系（自动化评测/A/B实验），建立效果-成本量化决策机制，驱动产品迭代。",
"requirements_text": "职位要求\n1. 本科及以上，计算机/AI相关专业；硕士在Agent/NLP/知识图谱方向有深入研究或顶会论文优先。\n2. 精通Python，5年以上AI应用/软件工程经验，具备复杂系统架构设计与技术方案决策能力。\n3. 深入实践LLM工程化开发（Function Calling/RAG/LangGraph/AutoGen等），有Agent生产级上线及持续迭代经验，非Demo级。\n4. 深刻理解大模型能力边界，能用工程手段系统性补齐（检索增强、结果校验、降级兜底、成本控制）。\n5. To B企业级系统（CRM/ERP/SaaS）开发或AI化改造经验优先；熟悉MCP协议、Agent评测体系、数据工程为加分项。\n6. 具备优秀技术判断力与业务驱动力，能从用户真实价值出发做技术决策，跨团队推动复杂项目落地。",
"skills": [AI生成
"Python",
"自然语言处理",
"知识图谱",
"系统架构",
"架构设计",
"大语言模型",
"检索增强生成"
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"preferred_qualifications": "硕士在Agent/NLP/知识图谱方向有深入研究或顶会论文优先；5. To B企业级系统（CRM/ERP/SaaS）开发或AI化改造经验优先；熟悉MCP协议、Agent评测体系、数据工程为加分项",
"job_highlights": "未披露"
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"update_date": "20260917",
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"fulltext": "瓴羊-AI Agent 技术专家-杭州\n瓴羊-AI Agent 技术专家-杭州\n\n基础信息\n工作地点：杭州\n\n职位描述\n岗位职责\n1. 主导CRM AI Native升级，设计并落地Agent系统架构（任务规划、工具编排、多轮对话、长期记忆），驱动商机跟进、业绩排查等业务闭环自主完成。\n2. 将CRM核心能力抽象为标准化可编排工具接口，构建高可靠连接层，保障幂等性、可观测性与异常降级。\n3. 工程化落地企业知识检索与多层防幻觉体系（操作校验、来源追溯、置信度评估），确保生产环境准确可信。\n4. 深入一线挖掘高价值场景，以业务问题真正解决、效率显著提升为核心衡量标准。\n5. 搭建效果评测体系（自动化评测/A/B实验），建立效果-成本量化决策机制，驱动产品迭代。\n\n职位要求\n职位要求\n1. 本科及以上，计算机/AI相关专业；硕士在Agent/NLP/知识图谱方向有深入研究或顶会论文优先。\n2. 精通Python，5年以上AI应用/软件工程经验，具备复杂系统架构设计与技术方案决策能力。\n3. 深入实践LLM工程化开发（Function Calling/RAG/LangGraph/AutoGen等），有Agent生产级上线及持续迭代经验，非Demo级。\n4. 深刻理解大模型能力边界，能用工程手段系统性补齐（检索增强、结果校验、降级兜底、成本控制）。\n5. To B企业级系统（CRM/ERP/SaaS）开发或AI化改造经验优先；熟悉MCP协议、Agent评测体系、数据工程为加分项。\n6. 具备优秀技术判断力与业务驱动力，能从用户真实价值出发做技术决策，跨团队推动复杂项目落地。\n岗位职责\n1. 主导CRM AI Native升级，设计并落地Agent系统架构（任务规划、工具编排、多轮对话、长期记忆），驱动商机跟进、业绩排查等业务闭环自主完成。\n2. 将CRM核心能力抽象为标准化可编排工具接口，构建高可靠连接层，保障幂等性、可观测性与异常降级。\n3. 工程化落地企业知识检索与多层防幻觉体系（操作校验、来源追溯、置信度评估），确保生产环境准确可信。\n4. 深入一线挖掘高价值场景，以业务问题真正解决、效率显著提升为核心衡量标准。\n5. 搭建效果评测体系（自动化评测/A/B实验），建立效果-成本量化决策机制，驱动产品迭代。\n职位要求\n1. 本科及以上，计算机/AI相关专业；硕士在Agent/NLP/知识图谱方向有深入研究或顶会论文优先。\n2. 精通Python，5年以上AI应用/软件工程经验，具备复杂系统架构设计与技术方案决策能力。\n3. 深入实践LLM工程化开发（Function Calling/RAG/LangGraph/AutoGen等），有Agent生产级上线及持续迭代经验，非Demo级。\n4. 深刻理解大模型能力边界，能用工程手段系统性补齐（检索增强、结果校验、降级兜底、成本控制）。\n5. To B企业级系统（CRM/ERP/SaaS）开发或AI化改造经验优先；熟悉MCP协议、Agent评测体系、数据工程为加分项。\n6. 具备优秀技术判断力与业务驱动力，能从用户真实价值出发做技术决策，跨团队推动复杂项目落地。",
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