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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"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "晓天衡宇-Agent开发工程师-语音数据",
"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": {
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"benefits": "未披露"
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"degree": "应届硕士及以上",
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"responsibilities": "1. 建设语音数据的 Agent 能力底座：智能体框架、编排、调度与状态管理，覆盖数据生产、标注、构造、取数、质检等各类任务的自动化；\n2. 把各类语音数据流程改造成 AI-Native 自动流水线：可配置的 pipeline 槽位（Preprocessor、Rubric/Schema、Judge Adapter、Aggregator 等），让语音数据处理 / 语音数据策略团队的方法即插即用；\n3. 集成与服务 judge / 算子 / 生成等模型，作为 Agent 可调用的工具，实现聚合、分歧检测、软标签等增强组件；\n4. 沉淀可复用的 Agent 能力与工具链，与标注平台 / 推理引擎对接，保障规模化、可观测与稳定运行。",
"requirements_text": "1. 计算机相关专业，应届硕士及以上；\n2. 扎实的工程能力，熟悉 LLM / Agent 编排（function-calling、工具调用、多智能体调度）、LLM-ops 或大规模服务工程之一或多项；\n3. 熟悉 Python，有 pipeline / workflow 引擎、模型推理服务，或 MLOps 经验；\n4. 认同以 Agent-driven 方式做数据、追求自动化与规模化，能独当一面，有持续使用大模型经验；\n5. 有 Agent 框架（LangGraph 等）、推理服务（vLLM 等）、或数据 / 标注平台建设经验者优先。",
"skills": [AI生成
"Python",
"大语言模型",
"智能体开发"
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"job_highlights": "未披露"
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"fulltext": "晓天衡宇-Agent开发工程师-语音数据\n晓天衡宇-Agent开发工程师-语音数据\n\n基础信息\n工作地点：杭州\n\n职位描述\n1. 建设语音数据的 Agent 能力底座：智能体框架、编排、调度与状态管理，覆盖数据生产、标注、构造、取数、质检等各类任务的自动化；\n2. 把各类语音数据流程改造成 AI-Native 自动流水线：可配置的 pipeline 槽位（Preprocessor、Rubric/Schema、Judge Adapter、Aggregator 等），让语音数据处理 / 语音数据策略团队的方法即插即用；\n3. 集成与服务 judge / 算子 / 生成等模型，作为 Agent 可调用的工具，实现聚合、分歧检测、软标签等增强组件；\n4. 沉淀可复用的 Agent 能力与工具链，与标注平台 / 推理引擎对接，保障规模化、可观测与稳定运行。\n\n职位要求\n1. 计算机相关专业，应届硕士及以上；\n2. 扎实的工程能力，熟悉 LLM / Agent 编排（function-calling、工具调用、多智能体调度）、LLM-ops 或大规模服务工程之一或多项；\n3. 熟悉 Python，有 pipeline / workflow 引擎、模型推理服务，或 MLOps 经验；\n4. 认同以 Agent-driven 方式做数据、追求自动化与规模化，能独当一面，有持续使用大模型经验；\n5. 有 Agent 框架（LangGraph 等）、推理服务（vLLM 等）、或数据 / 标注平台建设经验者优先。\n1. 建设语音数据的 Agent 能力底座：智能体框架、编排、调度与状态管理，覆盖数据生产、标注、构造、取数、质检等各类任务的自动化；\n2. 把各类语音数据流程改造成 AI-Native 自动流水线：可配置的 pipeline 槽位（Preprocessor、Rubric/Schema、Judge Adapter、Aggregator 等），让语音数据处理 / 语音数据策略团队的方法即插即用；\n3. 集成与服务 judge / 算子 / 生成等模型，作为 Agent 可调用的工具，实现聚合、分歧检测、软标签等增强组件；\n4. 沉淀可复用的 Agent 能力与工具链，与标注平台 / 推理引擎对接，保障规模化、可观测与稳定运行。\n1. 计算机相关专业，应届硕士及以上；\n2. 扎实的工程能力，熟悉 LLM / Agent 编排（function-calling、工具调用、多智能体调度）、LLM-ops 或大规模服务工程之一或多项；\n3. 熟悉 Python，有 pipeline / workflow 引擎、模型推理服务，或 MLOps 经验；\n4. 认同以 Agent-driven 方式做数据、追求自动化与规模化，能独当一面，有持续使用大模型经验；\n5. 有 Agent 框架（LangGraph 等）、推理服务（vLLM 等）、或数据 / 标注平台建设经验者优先。",
"standard_classification": {
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