主分类：Agent系统开发
辅助：数据工程与数据平台研发（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": "数据技术及产品部-AI研发工程师-杭州",
"job_level": "未披露",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "阿里集团",
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"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "技术类-开发"AI生成
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"company": {
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"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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"compensation": {
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"degree": "学历与经验：硕士及以上学历",
"language": "未披露",AI生成
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"responsibilities": "1、负责数据采购与治理：负责大模型的引入->结算链路治理与机制建设，通过技术方式解决各个环节问题，提升全链路时效\n2、参与AI 能力建设：基于大模型设计智能数据分析与自动化系统，负责 Agent 任务规划、工具调用及运行时稳定性建设\n3、跟进技术演进：跟踪 AI 工程化、RAG、实时数仓等前沿技术，推动自动化工具在数据采购与治理流程中的落地",
"requirements_text": "学历与经验：硕士及以上学历，计算机、人工智能、数据科学等相关专业，3 年以上后端或数据开发经验\n核心技术：\n1.精通 Python、SQL，能独立完成数据清洗、质检、分析及可视化，了解多模态数据的基本处理方法\n2.AI 工程能力：具备 AI Agent 或 LLM 应用落地经验，理解 Prompt Engineering、Tool Use 等关键能力，熟悉常见 Agent 设计模式，从需求理解、设计开发、测试上线到运维迭代，都能独立承担。\n3.工程素养：熟悉 CI/CD、容器化及监控运维等工程实践，具备高并发系统性能调优经验和问题排查能力，同时拥有良好的文档编写、Code Review 和跨团队协作能力。\n4.软性素质：具备数据驱动思维，良好的业务抽象与问题拆解能力，较强的自驱力、责任心和跨团队协作能力",
"skills": [AI生成
"Python",
"SQL",
"数据清洗",
"性能调优",
"团队协作",
"大语言模型",
"智能体开发"
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"fulltext": "数据技术及产品部-AI研发工程师-杭州\n数据技术及产品部-AI研发工程师-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、负责数据采购与治理：负责大模型的引入->结算链路治理与机制建设，通过技术方式解决各个环节问题，提升全链路时效\n2、参与AI 能力建设：基于大模型设计智能数据分析与自动化系统，负责 Agent 任务规划、工具调用及运行时稳定性建设\n3、跟进技术演进：跟踪 AI 工程化、RAG、实时数仓等前沿技术，推动自动化工具在数据采购与治理流程中的落地\n\n职位要求\n学历与经验：硕士及以上学历，计算机、人工智能、数据科学等相关专业，3 年以上后端或数据开发经验\n核心技术：\n1.精通 Python、SQL，能独立完成数据清洗、质检、分析及可视化，了解多模态数据的基本处理方法\n2.AI 工程能力：具备 AI Agent 或 LLM 应用落地经验，理解 Prompt Engineering、Tool Use 等关键能力，熟悉常见 Agent 设计模式，从需求理解、设计开发、测试上线到运维迭代，都能独立承担。\n3.工程素养：熟悉 CI/CD、容器化及监控运维等工程实践，具备高并发系统性能调优经验和问题排查能力，同时拥有良好的文档编写、Code Review 和跨团队协作能力。\n4.软性素质：具备数据驱动思维，良好的业务抽象与问题拆解能力，较强的自驱力、责任心和跨团队协作能力\n1、负责数据采购与治理：负责大模型的引入->结算链路治理与机制建设，通过技术方式解决各个环节问题，提升全链路时效\n2、参与AI 能力建设：基于大模型设计智能数据分析与自动化系统，负责 Agent 任务规划、工具调用及运行时稳定性建设\n3、跟进技术演进：跟踪 AI 工程化、RAG、实时数仓等前沿技术，推动自动化工具在数据采购与治理流程中的落地\n学历与经验：硕士及以上学历，计算机、人工智能、数据科学等相关专业，3 年以上后端或数据开发经验\n核心技术：\n1.精通 Python、SQL，能独立完成数据清洗、质检、分析及可视化，了解多模态数据的基本处理方法\n2.AI 工程能力：具备 AI Agent 或 LLM 应用落地经验，理解 Prompt Engineering、Tool Use 等关键能力，熟悉常见 Agent 设计模式，从需求理解、设计开发、测试上线到运维迭代，都能独立承担。\n3.工程素养：熟悉 CI/CD、容器化及监控运维等工程实践，具备高并发系统性能调优经验和问题排查能力，同时拥有良好的文档编写、Code Review 和跨团队协作能力。\n4.软性素质：具备数据驱动思维，良好的业务抽象与问题拆解能力，较强的自驱力、责任心和跨团队协作能力",
"standard_classification": {
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