主分类：后端与业务系统研发
辅助：Agent系统开发（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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"schema_version": "via_ai_product_manager_jobs_v1",
"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "晓天衡宇-java开发工程师-标注平台",
"job_level": "未披露",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "晓天衡宇",
"location": "杭州",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "软件研发"AI生成
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"company": {
"company_name": "阿里巴巴控股集团",
"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": {
"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": 2,
"degree": "本科",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1. 全模态标注平台架构建设：负责面向LLM、图像、视频、音频的全模态智能标注平台后端架构设计与核心功能开发，支撑海量数据的高并发处理、流转与质量管控，保障数据供给的稳定性与扩展性；\n2. AI Native智能标注引擎研发：设计并实现基于LLM/多模态模型的自动标注、预标注及质检链路；构建标准化的Agent Framework，开发并持续迭代面向垂域场景（如RLHF、SFT、Code Generation）的标注子Agent，提升人机协同效率；\n3. 代码与Agentic数据专项能力建设：主导Code/Agentic类复杂数据的标注工具链建设，集成Harbor、SWE-Agent、OpenCode等开源框架并进行二次开发与适配，构建支持代码执行验证、多步推理轨迹采集的专业化数据生产环境；",
"requirements_text": "1. 扎实的Java工程底座：2年以上开发经验，精通Java技术栈，深入理解JVM原理、多线程并发编程及分布式系统设计；熟练掌握Spring Boot/Cloud、MyBatis等主流框架，具备大型Web应用或平台型系统的架构设计与调优经验；\n2. AI工程化与Agent开发能力：熟悉LLM应用开发范式，有LangChain/LlamaIndex/AutoGen等Agent框架实战经验者优先；理解Prompt Engineering、RAG、Function Calling等核心技术，能将AI能力转化为稳定的工程服务；\n3. 代码/Agent生态认知：对代码大模型数据生产有深入理解，熟悉Harbor、SWE-Agent、OpenCode、Aider等代码Agent/IDE插件框架者优先；有ACM/ICPC竞赛背景或开源社区代码贡献经历者加分；\n4. 全栈与系统思维：具备良好的前后端协同意识，了解React/Vue等前端技术及Python数据处理生态；能从业务痛点出发，独立拆解技术方案并推动落地；\n5. 综合素质：对大模型数据质量有极致追求，具备优秀的逻辑思维、跨团队沟通协作能力及快速学习新技术的能力。\n【加分项】\n1. 有ScaleAI、SurgeAI、Labelbox等数据平台开发或使用经验；\n2. 有RLHF/SFT数据标注平台、大模型评测平台开发经验；\n3. 熟悉Kubernetes、Docker容器化部署及GPU资源调度",
"skills": [AI生成
"Python",
"Java",
"Docker",
"Kubernetes",
"React",
"Vue",
"Spring",
"分布式系统",
"数据标注",
"架构设计",
"逻辑思维",
"大语言模型",
"检索增强生成"
],
"preferred_qualifications": "2. AI工程化与Agent开发能力：熟悉LLM应用开发范式，有LangChain/LlamaIndex/AutoGen等Agent框架实战经验者优先；3. 代码/Agent生态认知：对代码大模型数据生产有深入理解，熟悉Harbor、SWE-Agent、OpenCode、Aider等代码Agent/IDE插件框架者优先；有ACM/ICPC竞赛背景或开源社区代码贡献经历者加分；【加分项】",
"job_highlights": "未披露"
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"contact": {
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"contact_methods": [
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"posting": {
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"fulltext": "晓天衡宇-java开发工程师-标注平台\n晓天衡宇-java开发工程师-标注平台\n\n基础信息\n工作地点：杭州\n\n职位描述\n1. 全模态标注平台架构建设：负责面向LLM、图像、视频、音频的全模态智能标注平台后端架构设计与核心功能开发，支撑海量数据的高并发处理、流转与质量管控，保障数据供给的稳定性与扩展性；\n2. AI Native智能标注引擎研发：设计并实现基于LLM/多模态模型的自动标注、预标注及质检链路；构建标准化的Agent Framework，开发并持续迭代面向垂域场景（如RLHF、SFT、Code Generation）的标注子Agent，提升人机协同效率；\n3. 代码与Agentic数据专项能力建设：主导Code/Agentic类复杂数据的标注工具链建设，集成Harbor、SWE-Agent、OpenCode等开源框架并进行二次开发与适配，构建支持代码执行验证、多步推理轨迹采集的专业化数据生产环境；\n\n职位要求\n1. 扎实的Java工程底座：2年以上开发经验，精通Java技术栈，深入理解JVM原理、多线程并发编程及分布式系统设计；熟练掌握Spring Boot/Cloud、MyBatis等主流框架，具备大型Web应用或平台型系统的架构设计与调优经验；\n2. AI工程化与Agent开发能力：熟悉LLM应用开发范式，有LangChain/LlamaIndex/AutoGen等Agent框架实战经验者优先；理解Prompt Engineering、RAG、Function Calling等核心技术，能将AI能力转化为稳定的工程服务；\n3. 代码/Agent生态认知：对代码大模型数据生产有深入理解，熟悉Harbor、SWE-Agent、OpenCode、Aider等代码Agent/IDE插件框架者优先；有ACM/ICPC竞赛背景或开源社区代码贡献经历者加分；\n4. 全栈与系统思维：具备良好的前后端协同意识，了解React/Vue等前端技术及Python数据处理生态；能从业务痛点出发，独立拆解技术方案并推动落地；\n5. 综合素质：对大模型数据质量有极致追求，具备优秀的逻辑思维、跨团队沟通协作能力及快速学习新技术的能力。\n【加分项】\n1. 有ScaleAI、SurgeAI、Labelbox等数据平台开发或使用经验；\n2. 有RLHF/SFT数据标注平台、大模型评测平台开发经验；\n3. 熟悉Kubernetes、Docker容器化部署及GPU资源调度\n1. 全模态标注平台架构建设：负责面向LLM、图像、视频、音频的全模态智能标注平台后端架构设计与核心功能开发，支撑海量数据的高并发处理、流转与质量管控，保障数据供给的稳定性与扩展性；\n2. AI Native智能标注引擎研发：设计并实现基于LLM/多模态模型的自动标注、预标注及质检链路；构建标准化的Agent Framework，开发并持续迭代面向垂域场景（如RLHF、SFT、Code Generation）的标注子Agent，提升人机协同效率；\n3. 代码与Agentic数据专项能力建设：主导Code/Agentic类复杂数据的标注工具链建设，集成Harbor、SWE-Agent、OpenCode等开源框架并进行二次开发与适配，构建支持代码执行验证、多步推理轨迹采集的专业化数据生产环境；\n1. 扎实的Java工程底座：2年以上开发经验，精通Java技术栈，深入理解JVM原理、多线程并发编程及分布式系统设计；熟练掌握Spring Boot/Cloud、MyBatis等主流框架，具备大型Web应用或平台型系统的架构设计与调优经验；\n2. AI工程化与Agent开发能力：熟悉LLM应用开发范式，有LangChain/LlamaIndex/AutoGen等Agent框架实战经验者优先；理解Prompt Engineering、RAG、Function Calling等核心技术，能将AI能力转化为稳定的工程服务；\n3. 代码/Agent生态认知：对代码大模型数据生产有深入理解，熟悉Harbor、SWE-Agent、OpenCode、Aider等代码Agent/IDE插件框架者优先；有ACM/ICPC竞赛背景或开源社区代码贡献经历者加分；\n4. 全栈与系统思维：具备良好的前后端协同意识，了解React/Vue等前端技术及Python数据处理生态；能从业务痛点出发，独立拆解技术方案并推动落地；\n5. 综合素质：对大模型数据质量有极致追求，具备优秀的逻辑思维、跨团队沟通协作能力及快速学习新技术的能力。\n【加分项】\n1. 有ScaleAI、SurgeAI、Labelbox等数据平台开发或使用经验；\n2. 有RLHF/SFT数据标注平台、大模型评测平台开发经验；\n3. 熟悉Kubernetes、Docker容器化部署及GPU资源调度",
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"T009"
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"std_category_status": null,
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