主分类：Agent系统开发
辅助：AI模型评测工程（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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"job": {
"job_title": "全球速卖通-高级AI应用开发工程师（工具）-杭州",
"job_level": "高级",AI生成
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"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_description": "阿里国际数字商业业务涉及国际电商平台及跨境商品交易。"
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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
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"responsibilities": "1、从电商全链路业务视角出发，抽象研发效率与工程可信度的共性问题，设计可复用、可扩展的工程基础设施与自动化能力体系，沉淀为组织级的技术资产。\n2、深入 LLM / Agent / Prompt 工程 / 上下文工程 / MCP 等应用层技术，主导其在研发场景的工程化架构落地，设计 AI 辅助下的研发链路与可信交付机制（含验收与质量保障作为架构约束内建）。\n3、跟踪 AI 工程化前沿动态，牵引关键技术选型与架构演进，推动新范式、工具在团队与业务侧的规模化落地。",
"requirements_text": "1. 本科及以上学历，计算机科学、软件工程、人工智能或相关专业；2 年以上研发经验，有 1 年以上AI研发效能工具开发经验，包括但不限于Skill、MCP Server、CLI、自动化工具链等。\n2. 具备电商类业务背景，理解电商平台核心链路（商品、交易、用户、营销等），能快速融入业务场景，具备从业务视角发现问题和设计质量工具策略的能力。\n3. 熟练掌握 AI Coding 工具（Cursor / Claude Code / Qoder 等）并在实际项目中持续深度应用，具备在 AI 辅助下进行全栈开发与交付的实战能力；对 AI 在研发流程中的能力边界有清晰认知——清楚 AI 在哪些场景可以信任、哪些必须人工审查、如何设计交付验收流程。\n4. 掌握 LLM 核心原理及工程化实践方法，熟悉 Agent 框架设计逻辑，在 Prompt 工程 / 上下文工程 / MCP 等应用层具备技术落地能力。\n5. 精通 Python / Java / TypeScript 中至少一种编程语言，具备良好的工程素养和系统设计能力，有AI系统评测经验——Eval数据集构建、LLM评估框架设计、效果度量与迭代优化经验者更佳。\n6. 自驱力强，持续追踪 AI 工程化前沿动态，有主动发现问题并转化为工具的习惯；具备跨团队协作意识和良好的沟通能力，能在快速变化的环境中高效推进工具能力的落地。",
"skills": [AI生成
"Python",
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"fulltext": "全球速卖通-高级AI应用开发工程师（工具）-杭州\n全球速卖通-高级AI应用开发工程师（工具）-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、从电商全链路业务视角出发，抽象研发效率与工程可信度的共性问题，设计可复用、可扩展的工程基础设施与自动化能力体系，沉淀为组织级的技术资产。\n2、深入 LLM / Agent / Prompt 工程 / 上下文工程 / MCP 等应用层技术，主导其在研发场景的工程化架构落地，设计 AI 辅助下的研发链路与可信交付机制（含验收与质量保障作为架构约束内建）。\n3、跟踪 AI 工程化前沿动态，牵引关键技术选型与架构演进，推动新范式、工具在团队与业务侧的规模化落地。\n\n职位要求\n1. 本科及以上学历，计算机科学、软件工程、人工智能或相关专业；2 年以上研发经验，有 1 年以上AI研发效能工具开发经验，包括但不限于Skill、MCP Server、CLI、自动化工具链等。\n2. 具备电商类业务背景，理解电商平台核心链路（商品、交易、用户、营销等），能快速融入业务场景，具备从业务视角发现问题和设计质量工具策略的能力。\n3. 熟练掌握 AI Coding 工具（Cursor / Claude Code / Qoder 等）并在实际项目中持续深度应用，具备在 AI 辅助下进行全栈开发与交付的实战能力；对 AI 在研发流程中的能力边界有清晰认知——清楚 AI 在哪些场景可以信任、哪些必须人工审查、如何设计交付验收流程。\n4. 掌握 LLM 核心原理及工程化实践方法，熟悉 Agent 框架设计逻辑，在 Prompt 工程 / 上下文工程 / MCP 等应用层具备技术落地能力。\n5. 精通 Python / Java / TypeScript 中至少一种编程语言，具备良好的工程素养和系统设计能力，有AI系统评测经验——Eval数据集构建、LLM评估框架设计、效果度量与迭代优化经验者更佳。\n6. 自驱力强，持续追踪 AI 工程化前沿动态，有主动发现问题并转化为工具的习惯；具备跨团队协作意识和良好的沟通能力，能在快速变化的环境中高效推进工具能力的落地。\n1、从电商全链路业务视角出发，抽象研发效率与工程可信度的共性问题，设计可复用、可扩展的工程基础设施与自动化能力体系，沉淀为组织级的技术资产。\n2、深入 LLM / Agent / Prompt 工程 / 上下文工程 / MCP 等应用层技术，主导其在研发场景的工程化架构落地，设计 AI 辅助下的研发链路与可信交付机制（含验收与质量保障作为架构约束内建）。\n3、跟踪 AI 工程化前沿动态，牵引关键技术选型与架构演进，推动新范式、工具在团队与业务侧的规模化落地。\n1. 本科及以上学历，计算机科学、软件工程、人工智能或相关专业；2 年以上研发经验，有 1 年以上AI研发效能工具开发经验，包括但不限于Skill、MCP Server、CLI、自动化工具链等。\n2. 具备电商类业务背景，理解电商平台核心链路（商品、交易、用户、营销等），能快速融入业务场景，具备从业务视角发现问题和设计质量工具策略的能力。\n3. 熟练掌握 AI Coding 工具（Cursor / Claude Code / Qoder 等）并在实际项目中持续深度应用，具备在 AI 辅助下进行全栈开发与交付的实战能力；对 AI 在研发流程中的能力边界有清晰认知——清楚 AI 在哪些场景可以信任、哪些必须人工审查、如何设计交付验收流程。\n4. 掌握 LLM 核心原理及工程化实践方法，熟悉 Agent 框架设计逻辑，在 Prompt 工程 / 上下文工程 / MCP 等应用层具备技术落地能力。\n5. 精通 Python / Java / TypeScript 中至少一种编程语言，具备良好的工程素养和系统设计能力，有AI系统评测经验——Eval数据集构建、LLM评估框架设计、效果度量与迭代优化经验者更佳。\n6. 自驱力强，持续追踪 AI 工程化前沿动态，有主动发现问题并转化为工具的习惯；具备跨团队协作意识和良好的沟通能力，能在快速变化的环境中高效推进工具能力的落地。",
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