主分类：系统实施与集成
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
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"schema_version": "via_ai_product_manager_jobs_v1",
"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "诚云科技-资深技术服务工程师-agent交付",
"job_level": "高级",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "诚云科技",
"location": "西安 / 成都 / 北京",
"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": {
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
"working_years": 3,
"degree": "学历与经验：本科及以上学历",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "职位描述：\n基于AI原生框架将业务场景转化为可投产的智能体应用，并对交付质量与上线效果负责。具体包括：\n1. 场景落地与方案设计：深入理解客户业务（如智能问答、产品推荐、合规审核、智能外呼、研报撰写、智能办公等），完成智能体方案设计、意图树与知识库规划，将复杂业务流程映射为对应的的Skills与Tools。\n2. AI Coding 驱动：熟练使用 Qoder等AI Coding工具，基于 Skill + Spec 规范生成可运行的Agent前后端代码；运用 SDD（规格驱动开发）进行Agent全生命周期交付，提升交付效率与代码质量。\n3. 环境部署与框架适配：完成AI原生框架在私有化环境的容器化部署（K8s、Docker/docker-compose），对接 PostgreSQL+pgvector、Qdrant、Redis、MinIO 等中间件，并针对客户异构技术栈（网关、LLM 接口、监控体系等）完成鉴权改造与兼容性适配。\n4. 效果调优：构建智能体评测体系，完成端到端性能评测（TTFT、TPOT、QPS）、上线切流与灰度。开展意图识别模型优化，跟踪并修复 badcase，将准确率等指标提升至上线标准；配置长短期记忆、用户画像、安全护栏与拒答兜底等能力。\n5. 客户培训：面向客户团队开展框架开发和使用培训。\n6. 项目协同：与售前 ASM、框架研发团队、客户业务及研发团队紧密配合，把控交付节奏、风险与合规边界，保障源码与能力的交付安全。",
"requirements_text": "职位要求\n1. 学历与经验：本科及以上学历，计算机、软件工程或相关专业；3 年以上软件开发 / 交付经验，具备至少一个从 0 到 1 的项目端到端交付经历。\n2. 工程与编码能力：精通 Java 或 Python（能双栈更佳），熟悉 Spring 生态、RESTful/SSE 流式接口、微服务架构；熟悉 K8s、Docker、PostgreSQL/pgvector、Redis 等部署与中间件，具备较强的问题定位与线上排障能力。\n3. AI Coding 能力：熟练使用 Qoder等工具进行工程化开发；理解 Skill、Spec、SDD 等规范驱动的研发范式，能用 AI Coding 高效产出可运行、可维护的代码，并善于通过规范沉淀持续提升产出质量。\n4. Agent 交付能力：理解大模型与 Agent 技术原理，熟悉意图识别、Multi-Agent 编排、RAG / 记忆体系（STM/LTM/Profile）、工具 / MCP 调用、A2A 协议等 Agentic 能力；具备意图树设计、评测集构建、模型微调/提示词工程与 badcase 调优的实战经验，能独立完成 Agent 应用的搭建、评测与上线。\n5. 沟通能力：具备较强的需求理解、方案表达与现场沟通能力，能独立面向客户完成方案汇报、技术培训与交付答疑；结果导向、责任心强，能在多项目并行、客户环境受限等压力下推进落地。\n6. 加分项：有金融 / 银行 / 保险 / 证券行业交付经验；熟悉私有化部署环境；了解可观测（OpenTelemetry/Prometheus）与智能体评测体系；具备模型部署相关经验；有开源贡献或技术沉淀者优先。",
"skills": [AI生成
"Python",
"Java",
"PostgreSQL",
"Redis",
"Docker",
"Spring",
"微服务",
"模型微调",
"沟通能力",
"培训",
"大语言模型",
"检索增强生成",
"智能体开发"
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"preferred_qualifications": "6. 加分项：有金融 / 银行 / 保险 / 证券行业交付经验；有开源贡献或技术沉淀者优先",
"job_highlights": "未披露"
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"contact": {
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"posting": {
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"fulltext": "诚云科技-资深技术服务工程师-agent交付\n诚云科技-资深技术服务工程师-agent交付\n\n基础信息\n工作地点：西安 / 成都 / 北京\n\n职位描述\n职位描述：\n基于AI原生框架将业务场景转化为可投产的智能体应用，并对交付质量与上线效果负责。具体包括：\n1. 场景落地与方案设计：深入理解客户业务（如智能问答、产品推荐、合规审核、智能外呼、研报撰写、智能办公等），完成智能体方案设计、意图树与知识库规划，将复杂业务流程映射为对应的的Skills与Tools。\n2. AI Coding 驱动：熟练使用 Qoder等AI Coding工具，基于 Skill + Spec 规范生成可运行的Agent前后端代码；运用 SDD（规格驱动开发）进行Agent全生命周期交付，提升交付效率与代码质量。\n3. 环境部署与框架适配：完成AI原生框架在私有化环境的容器化部署（K8s、Docker/docker-compose），对接 PostgreSQL+pgvector、Qdrant、Redis、MinIO 等中间件，并针对客户异构技术栈（网关、LLM 接口、监控体系等）完成鉴权改造与兼容性适配。\n4. 效果调优：构建智能体评测体系，完成端到端性能评测（TTFT、TPOT、QPS）、上线切流与灰度。开展意图识别模型优化，跟踪并修复 badcase，将准确率等指标提升至上线标准；配置长短期记忆、用户画像、安全护栏与拒答兜底等能力。\n5. 客户培训：面向客户团队开展框架开发和使用培训。\n6. 项目协同：与售前 ASM、框架研发团队、客户业务及研发团队紧密配合，把控交付节奏、风险与合规边界，保障源码与能力的交付安全。\n\n职位要求\n职位要求\n1. 学历与经验：本科及以上学历，计算机、软件工程或相关专业；3 年以上软件开发 / 交付经验，具备至少一个从 0 到 1 的项目端到端交付经历。\n2. 工程与编码能力：精通 Java 或 Python（能双栈更佳），熟悉 Spring 生态、RESTful/SSE 流式接口、微服务架构；熟悉 K8s、Docker、PostgreSQL/pgvector、Redis 等部署与中间件，具备较强的问题定位与线上排障能力。\n3. AI Coding 能力：熟练使用 Qoder等工具进行工程化开发；理解 Skill、Spec、SDD 等规范驱动的研发范式，能用 AI Coding 高效产出可运行、可维护的代码，并善于通过规范沉淀持续提升产出质量。\n4. Agent 交付能力：理解大模型与 Agent 技术原理，熟悉意图识别、Multi-Agent 编排、RAG / 记忆体系（STM/LTM/Profile）、工具 / MCP 调用、A2A 协议等 Agentic 能力；具备意图树设计、评测集构建、模型微调/提示词工程与 badcase 调优的实战经验，能独立完成 Agent 应用的搭建、评测与上线。\n5. 沟通能力：具备较强的需求理解、方案表达与现场沟通能力，能独立面向客户完成方案汇报、技术培训与交付答疑；结果导向、责任心强，能在多项目并行、客户环境受限等压力下推进落地。\n6. 加分项：有金融 / 银行 / 保险 / 证券行业交付经验；熟悉私有化部署环境；了解可观测（OpenTelemetry/Prometheus）与智能体评测体系；具备模型部署相关经验；有开源贡献或技术沉淀者优先。\n职位描述：\n基于AI原生框架将业务场景转化为可投产的智能体应用，并对交付质量与上线效果负责。具体包括：\n1. 场景落地与方案设计：深入理解客户业务（如智能问答、产品推荐、合规审核、智能外呼、研报撰写、智能办公等），完成智能体方案设计、意图树与知识库规划，将复杂业务流程映射为对应的的Skills与Tools。\n2. AI Coding 驱动：熟练使用 Qoder等AI Coding工具，基于 Skill + Spec 规范生成可运行的Agent前后端代码；运用 SDD（规格驱动开发）进行Agent全生命周期交付，提升交付效率与代码质量。\n3. 环境部署与框架适配：完成AI原生框架在私有化环境的容器化部署（K8s、Docker/docker-compose），对接 PostgreSQL+pgvector、Qdrant、Redis、MinIO 等中间件，并针对客户异构技术栈（网关、LLM 接口、监控体系等）完成鉴权改造与兼容性适配。\n4. 效果调优：构建智能体评测体系，完成端到端性能评测（TTFT、TPOT、QPS）、上线切流与灰度。开展意图识别模型优化，跟踪并修复 badcase，将准确率等指标提升至上线标准；配置长短期记忆、用户画像、安全护栏与拒答兜底等能力。\n5. 客户培训：面向客户团队开展框架开发和使用培训。\n6. 项目协同：与售前 ASM、框架研发团队、客户业务及研发团队紧密配合，把控交付节奏、风险与合规边界，保障源码与能力的交付安全。\n职位要求\n1. 学历与经验：本科及以上学历，计算机、软件工程或相关专业；3 年以上软件开发 / 交付经验，具备至少一个从 0 到 1 的项目端到端交付经历。\n2. 工程与编码能力：精通 Java 或 Python（能双栈更佳），熟悉 Spring 生态、RESTful/SSE 流式接口、微服务架构；熟悉 K8s、Docker、PostgreSQL/pgvector、Redis 等部署与中间件，具备较强的问题定位与线上排障能力。\n3. AI Coding 能力：熟练使用 Qoder等工具进行工程化开发；理解 Skill、Spec、SDD 等规范驱动的研发范式，能用 AI Coding 高效产出可运行、可维护的代码，并善于通过规范沉淀持续提升产出质量。\n4. Agent 交付能力：理解大模型与 Agent 技术原理，熟悉意图识别、Multi-Agent 编排、RAG / 记忆体系（STM/LTM/Profile）、工具 / MCP 调用、A2A 协议等 Agentic 能力；具备意图树设计、评测集构建、模型微调/提示词工程与 badcase 调优的实战经验，能独立完成 Agent 应用的搭建、评测与上线。\n5. 沟通能力：具备较强的需求理解、方案表达与现场沟通能力，能独立面向客户完成方案汇报、技术培训与交付答疑；结果导向、责任心强，能在多项目并行、客户环境受限等压力下推进落地。\n6. 加分项：有金融 / 银行 / 保险 / 证券行业交付经验；熟悉私有化部署环境；了解可观测（OpenTelemetry/Prometheus）与智能体评测体系；具备模型部署相关经验；有开源贡献或技术沉淀者优先。",
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