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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"schema_version": "via_ai_product_manager_jobs_v1",
"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "业务技术-AI应用研发工程师-用户运营",
"job_level": "未披露",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "淘天集团",
"location": "杭州",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "运营"AI生成
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"company": {
"company_name": "淘天集团",
"company_industry": "电子商务",
"company_size": "未披露",
"company_website": "alibaba.com",
"company_description": "淘天集团的招聘业务覆盖淘宝、天猫等电商平台。"
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"compensation": {
"salary_range": {
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"max": "",
"currency": "未披露",
"cycle": "未披露"
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
"working_years": "",
"degree": "计算机、统计学或机器学习专业本科以上学历",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1、负责AI Agent核心引擎研发,主导智能决策引擎、任务规划模块、工具调用框架、记忆管理机制等关键组件的开发,支撑用户画像分析、智能人群圈选等核心业务场景的自动化执行;\n2、构建Agent实时数据感知与反馈闭环,基于Flink/Spark等框架优化数据处理链路,实现毫秒级用户行为响应与策略动态调整,强化Agent对实时业务环境的感知与适应能力;\n3、复杂大规模人群服务系统的性能优化与稳定性保障,解决高并发场景下的请求调度、容错机制、状态一致性等技术挑战,确保系统在千万级QPS下的稳定运行与弹性扩展;\n4、深入探索大模型与Agent的深度融合,参与用户运营领域大模型微调与持续优化Agent的推理能力、决策效率与交互体验,推动强化学习、多智能体协作等技术在用户增长场景的创新落地。",
"requirements_text": "1. 计算机、统计学或机器学习专业本科以上学历,至少一年以上年以上互联网后端研发经验;\n2. 精通Java/Go/Python中至少一门语言,熟悉微服务架构设计,具备分布式系统(如服务治理、分布式事务)开发经验;\n3. 有一定的大模型驱动的Agent系统研发(如SpringAi、LangEngine等框架实践),熟悉ReAct、Rag、多Agent、MCP等Agent技术,具备一定优化经验;\n4. 了解基础的模型微调技术,如SFT、Lora等,同时了解训练数据处理与优化以及后期RL技术,如PPO、DPO、GRPO等技术;\n5. 对AI技术有激情,能够快速接受和掌握新技术,有较强的自驱学习能力,具备良好的团队协作与沟通能力",
"skills": [AI生成
"Python",
"Java",
"React",
"机器学习",
"分布式系统",
"微服务",
"模型微调",
"架构设计",
"团队协作",
"沟通能力",
"学习能力",
"Go",
"大语言模型",
"检索增强生成"
],
"preferred_qualifications": "未披露",
"job_highlights": "未披露"
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"contact": {
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"posting": {
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"hire_time": "未披露",
"update_date": "20260917",
"job_url": "https://talent.taotian.com/off-campus/position-detail?positionId=100021120004"
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"fulltext": "业务技术-AI应用研发工程师-用户运营\n业务技术-AI应用研发工程师-用户运营\n\n基础信息\n工作地点:杭州\n\n职位描述\n1、负责AI Agent核心引擎研发,主导智能决策引擎、任务规划模块、工具调用框架、记忆管理机制等关键组件的开发,支撑用户画像分析、智能人群圈选等核心业务场景的自动化执行;\n2、构建Agent实时数据感知与反馈闭环,基于Flink/Spark等框架优化数据处理链路,实现毫秒级用户行为响应与策略动态调整,强化Agent对实时业务环境的感知与适应能力;\n3、复杂大规模人群服务系统的性能优化与稳定性保障,解决高并发场景下的请求调度、容错机制、状态一致性等技术挑战,确保系统在千万级QPS下的稳定运行与弹性扩展;\n4、深入探索大模型与Agent的深度融合,参与用户运营领域大模型微调与持续优化Agent的推理能力、决策效率与交互体验,推动强化学习、多智能体协作等技术在用户增长场景的创新落地。\n\n职位要求\n1. 计算机、统计学或机器学习专业本科以上学历,至少一年以上年以上互联网后端研发经验;\n2. 精通Java/Go/Python中至少一门语言,熟悉微服务架构设计,具备分布式系统(如服务治理、分布式事务)开发经验;\n3. 有一定的大模型驱动的Agent系统研发(如SpringAi、LangEngine等框架实践),熟悉ReAct、Rag、多Agent、MCP等Agent技术,具备一定优化经验;\n4. 了解基础的模型微调技术,如SFT、Lora等,同时了解训练数据处理与优化以及后期RL技术,如PPO、DPO、GRPO等技术;\n5. 对AI技术有激情,能够快速接受和掌握新技术,有较强的自驱学习能力,具备良好的团队协作与沟通能力\n1、负责AI Agent核心引擎研发,主导智能决策引擎、任务规划模块、工具调用框架、记忆管理机制等关键组件的开发,支撑用户画像分析、智能人群圈选等核心业务场景的自动化执行;\n2、构建Agent实时数据感知与反馈闭环,基于Flink/Spark等框架优化数据处理链路,实现毫秒级用户行为响应与策略动态调整,强化Agent对实时业务环境的感知与适应能力;\n3、复杂大规模人群服务系统的性能优化与稳定性保障,解决高并发场景下的请求调度、容错机制、状态一致性等技术挑战,确保系统在千万级QPS下的稳定运行与弹性扩展;\n4、深入探索大模型与Agent的深度融合,参与用户运营领域大模型微调与持续优化Agent的推理能力、决策效率与交互体验,推动强化学习、多智能体协作等技术在用户增长场景的创新落地。\n1. 计算机、统计学或机器学习专业本科以上学历,至少一年以上年以上互联网后端研发经验;\n2. 精通Java/Go/Python中至少一门语言,熟悉微服务架构设计,具备分布式系统(如服务治理、分布式事务)开发经验;\n3. 有一定的大模型驱动的Agent系统研发(如SpringAi、LangEngine等框架实践),熟悉ReAct、Rag、多Agent、MCP等Agent技术,具备一定优化经验;\n4. 了解基础的模型微调技术,如SFT、Lora等,同时了解训练数据处理与优化以及后期RL技术,如PPO、DPO、GRPO等技术;\n5. 对AI技术有激情,能够快速接受和掌握新技术,有较强的自驱学习能力,具备良好的团队协作与沟通能力",
"standard_classification": {
"std_category_code": "T009",
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"std_taxonomy_version": "20261104"
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