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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"job": {
"job_title": "淘天供应链产品技术部-AI Coding技术专家-杭州",
"job_level": "专家",AI生成
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"department": "淘天集团",
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"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "供应链/物流"AI生成
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"company": {
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"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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"benefits": "未披露"
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"degree": "本科及以上学历",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1. 需求理解 Agent：读懂业务需求文档、会议纪要、原型稿与聊天上下文，还原真实意图、识别歧义、主动澄清，将模糊描述转化为结构化、可执行的技术任务。\n2. 代码研发 Agent：理解现有代码库与技术栈，自主规划实现路径，完成编码、自我修复、代码走查与 MR 组织，产出符合团队规范的可合入代码。\n3. 自动化测试 Agent：基于需求与代码变更自动生成测试用例，覆盖单元、接口、端到端场景，执行测试、定位失败根因、驱动缺陷修复与回归验证，直到质量达标才放行。\n4. 系统运维 Agent：自主完成发布、灰度、监控、告警响应、故障定位与自愈、容量与成本调优，让\"上线之后\"真正无人化。\n5. AI 研发平台：为四大 Agent 提供统一底座——任务生命周期、代码与环境沙箱、工具调用体系、上下文工程、多 Agent 协作、人机交接、组织级研发经验沉淀与复用。",
"requirements_text": "1. 本科及以上学历，计算机、人工智能或相关专业，3年以上研发或算法工程经验。\n2. 熟悉大语言模型基本原理与工程实践，理解并实践过 Harness Engineering 关键机制，能独立完成从模型到应用的落地。\n3. 有 Agent 系统的实际动手经验，理解 ReAct / Plan-Act / 多 Agent 协作等范式，做过至少一个跑通闭环的 Agent 项目（不限于研发领域）。\n4. 熟悉主流 Agent 框架与生态，了解主流代码大模型（Claude、GPT、Qwen、Deepseek 等）的能力边界与适用场景。\n5. 代码功底扎实，熟悉至少一门主流语言（Python / TypeScript / Go / Java 等），能独立产出高质量工程代码；对研发流程（需求、编码、测试、CI/CD、发布、运维）有整体认知。\n6. 良好的沟通协作能力，能与算法、产品、业务方紧密配合，快速迭代验证。\n加分项：\n● 有 Cursor / Claude Code / SWE-Agent 等方向的研究、复现或二次开发经验。\n● 参与过代码大模型的训练、微调、评测或 Benchmark 建设。\n● 有开源 Agent 项目、技术专利或高质量技术文章沉淀。\n● 用 AI 工具深度改造过自己的研发流程，并有可量化的提效数据。\n● 在需求工程、自动化测试、AIOps 中任一方向有 AI 结合的落地案例。",
"skills": [AI生成
"Python",
"TypeScript",
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"React",
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"Go",
"大语言模型"
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"fulltext": "淘天供应链产品技术部-AI Coding技术专家-杭州\n淘天供应链产品技术部-AI Coding技术专家-杭州\n\n基础信息\n工作地点：杭州\n\n职位描述\n1. 需求理解 Agent：读懂业务需求文档、会议纪要、原型稿与聊天上下文，还原真实意图、识别歧义、主动澄清，将模糊描述转化为结构化、可执行的技术任务。\n2. 代码研发 Agent：理解现有代码库与技术栈，自主规划实现路径，完成编码、自我修复、代码走查与 MR 组织，产出符合团队规范的可合入代码。\n3. 自动化测试 Agent：基于需求与代码变更自动生成测试用例，覆盖单元、接口、端到端场景，执行测试、定位失败根因、驱动缺陷修复与回归验证，直到质量达标才放行。\n4. 系统运维 Agent：自主完成发布、灰度、监控、告警响应、故障定位与自愈、容量与成本调优，让\"上线之后\"真正无人化。\n5. AI 研发平台：为四大 Agent 提供统一底座——任务生命周期、代码与环境沙箱、工具调用体系、上下文工程、多 Agent 协作、人机交接、组织级研发经验沉淀与复用。\n\n职位要求\n1. 本科及以上学历，计算机、人工智能或相关专业，3年以上研发或算法工程经验。\n2. 熟悉大语言模型基本原理与工程实践，理解并实践过 Harness Engineering 关键机制，能独立完成从模型到应用的落地。\n3. 有 Agent 系统的实际动手经验，理解 ReAct / Plan-Act / 多 Agent 协作等范式，做过至少一个跑通闭环的 Agent 项目（不限于研发领域）。\n4. 熟悉主流 Agent 框架与生态，了解主流代码大模型（Claude、GPT、Qwen、Deepseek 等）的能力边界与适用场景。\n5. 代码功底扎实，熟悉至少一门主流语言（Python / TypeScript / Go / Java 等），能独立产出高质量工程代码；对研发流程（需求、编码、测试、CI/CD、发布、运维）有整体认知。\n6. 良好的沟通协作能力，能与算法、产品、业务方紧密配合，快速迭代验证。\n加分项：\n● 有 Cursor / Claude Code / SWE-Agent 等方向的研究、复现或二次开发经验。\n● 参与过代码大模型的训练、微调、评测或 Benchmark 建设。\n● 有开源 Agent 项目、技术专利或高质量技术文章沉淀。\n● 用 AI 工具深度改造过自己的研发流程，并有可量化的提效数据。\n● 在需求工程、自动化测试、AIOps 中任一方向有 AI 结合的落地案例。\n1. 需求理解 Agent：读懂业务需求文档、会议纪要、原型稿与聊天上下文，还原真实意图、识别歧义、主动澄清，将模糊描述转化为结构化、可执行的技术任务。\n2. 代码研发 Agent：理解现有代码库与技术栈，自主规划实现路径，完成编码、自我修复、代码走查与 MR 组织，产出符合团队规范的可合入代码。\n3. 自动化测试 Agent：基于需求与代码变更自动生成测试用例，覆盖单元、接口、端到端场景，执行测试、定位失败根因、驱动缺陷修复与回归验证，直到质量达标才放行。\n4. 系统运维 Agent：自主完成发布、灰度、监控、告警响应、故障定位与自愈、容量与成本调优，让\"上线之后\"真正无人化。\n5. AI 研发平台：为四大 Agent 提供统一底座——任务生命周期、代码与环境沙箱、工具调用体系、上下文工程、多 Agent 协作、人机交接、组织级研发经验沉淀与复用。\n1. 本科及以上学历，计算机、人工智能或相关专业，3年以上研发或算法工程经验。\n2. 熟悉大语言模型基本原理与工程实践，理解并实践过 Harness Engineering 关键机制，能独立完成从模型到应用的落地。\n3. 有 Agent 系统的实际动手经验，理解 ReAct / Plan-Act / 多 Agent 协作等范式，做过至少一个跑通闭环的 Agent 项目（不限于研发领域）。\n4. 熟悉主流 Agent 框架与生态，了解主流代码大模型（Claude、GPT、Qwen、Deepseek 等）的能力边界与适用场景。\n5. 代码功底扎实，熟悉至少一门主流语言（Python / TypeScript / Go / Java 等），能独立产出高质量工程代码；对研发流程（需求、编码、测试、CI/CD、发布、运维）有整体认知。\n6. 良好的沟通协作能力，能与算法、产品、业务方紧密配合，快速迭代验证。\n加分项：\n● 有 Cursor / Claude Code / SWE-Agent 等方向的研究、复现或二次开发经验。\n● 参与过代码大模型的训练、微调、评测或 Benchmark 建设。\n● 有开源 Agent 项目、技术专利或高质量技术文章沉淀。\n● 用 AI 工具深度改造过自己的研发流程，并有可量化的提效数据。\n● 在需求工程、自动化测试、AIOps 中任一方向有 AI 结合的落地案例。",
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