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": "阿里健康-AI PPT Agent算法专家 /算法架构师-杭州/北京",
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"job_category": "算法研发"AI生成
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"company": {
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"company_description": "阿里健康提供线上线下药事服务和数字化医疗服务。"
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"responsibilities": "职位描述：\n我们正在构建下一代**自主型 PPT 生成 Agent (Autonomous PPT Agent)**。该系统不仅能根据一句话生成PPT，还能像顶级咨询顾问一样，自主在全网/私有库中进行 **Deep Research（深度研究）**，撰写高含金量的**商业大纲**，并驱动**渲染引擎**生成符合排版美学的 PPTX 文件。\n你将作为核心技术骨干，负责设计、开发和优化这一 Multi-Agent（多智能体）系统。\n核心职责：\n1. PPT Agent 架构设计与实现 (60%)\n* 多智能体协同 (Multi-Agent Orchestration)：** 搭建并优化由“研究员 Agent”、“策划/大纲 Agent”、“排版/渲染 Agent”组成的多智能体协同流。\n* 深度研究流 (Deep Research Engine)：** 构建结合 Search API (如 Tavily, Perplexity) 和 RAG (检索增强生成) 的研究模块，使 Agent 具备对任意陌生领域进行分钟级深度信息抽取、事实核查与数据提炼的能力。\n* 动态大纲生成：** 设计大纲规划器（Planner），确保生成的 PPT 结构符合金字塔原理，并输出高度结构化、标准化的中间格式（如 JSON Schema 或 Markdown）。\n2. 自动化渲染与排版引擎研发 (30%)\n* 代码化排版 (Code-to-PPTX)：** 负责将结构化大纲通过 `python-pptx` 或定制的 XML 生成器转化为真实的 `.pptx` 文件。\n* 排版算法开发：** 解决 AI 自动排版中的经典痛点（如：文本溢出、自适应网格布局、图文智能配比、色系自动适配），让 Agent 能够“计算”出美学布局，而非简单的套用模板。\n3. Agent 评估与迭代 (10%)\n* 建立 PPT 生成质量的 Eval（评估）体系，针对“内容深度”、“逻辑连贯性”、“视觉美观度”进行量化指标评测。",
"requirements_text": "【硬性技术要求】\n1. 工程背景： 3年以上 Python 开发经验，具备扎实的算法和数据结构基础。\n2. LLM/Agent 经验：** \n* 熟练使用 **LangChain、LlamaIndex、CrewAI 或 AutoGen** 等 Agent 框架。\n* 精通 Prompt Engineering，掌握 Function Calling (Tool Use)、ReAct 框架及 Prompt 链设计。\n3. 文档渲染技术：\n* 精通 **`python-pptx`** 库，理解 PowerPoint 的 OpenXML 结构（底层解压机制）。\n* 有 **Marp / Pandoc / HTML-to-Image** 等渲染引擎的集成经验。\n4. RAG 经验：** 熟悉向量数据库（Chroma/Milvus），有企业级知识库、行研报告解析（PDF Table Extraction）经验。\n【加分项】\n1. 有知名开源 Agent 项目贡献者，或在 GitHub 上有高 Star 的 AI 文档生成项目。\n2. 对咨询行业（MBB）PPT 的排版、配色、信息图表（Chart）逻辑有深刻理解。\n3. 有前端开发经验（Web PPT 编辑器研发背景）。",
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"Python",
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"fulltext": "阿里健康-AI PPT Agent算法专家 /算法架构师-杭州/北京\n阿里健康-AI PPT Agent算法专家 /算法架构师-杭州/北京\n\n基础信息\n工作地点：北京 / 杭州\n\n职位描述\n职位描述：\n我们正在构建下一代**自主型 PPT 生成 Agent (Autonomous PPT Agent)**。该系统不仅能根据一句话生成PPT，还能像顶级咨询顾问一样，自主在全网/私有库中进行 **Deep Research（深度研究）**，撰写高含金量的**商业大纲**，并驱动**渲染引擎**生成符合排版美学的 PPTX 文件。\n你将作为核心技术骨干，负责设计、开发和优化这一 Multi-Agent（多智能体）系统。\n核心职责：\n1. PPT Agent 架构设计与实现 (60%)\n* 多智能体协同 (Multi-Agent Orchestration)：** 搭建并优化由“研究员 Agent”、“策划/大纲 Agent”、“排版/渲染 Agent”组成的多智能体协同流。\n* 深度研究流 (Deep Research Engine)：** 构建结合 Search API (如 Tavily, Perplexity) 和 RAG (检索增强生成) 的研究模块，使 Agent 具备对任意陌生领域进行分钟级深度信息抽取、事实核查与数据提炼的能力。\n* 动态大纲生成：** 设计大纲规划器（Planner），确保生成的 PPT 结构符合金字塔原理，并输出高度结构化、标准化的中间格式（如 JSON Schema 或 Markdown）。\n2. 自动化渲染与排版引擎研发 (30%)\n* 代码化排版 (Code-to-PPTX)：** 负责将结构化大纲通过 `python-pptx` 或定制的 XML 生成器转化为真实的 `.pptx` 文件。\n* 排版算法开发：** 解决 AI 自动排版中的经典痛点（如：文本溢出、自适应网格布局、图文智能配比、色系自动适配），让 Agent 能够“计算”出美学布局，而非简单的套用模板。\n3. Agent 评估与迭代 (10%)\n* 建立 PPT 生成质量的 Eval（评估）体系，针对“内容深度”、“逻辑连贯性”、“视觉美观度”进行量化指标评测。\n\n职位要求\n【硬性技术要求】\n1. 工程背景： 3年以上 Python 开发经验，具备扎实的算法和数据结构基础。\n2. LLM/Agent 经验：** \n* 熟练使用 **LangChain、LlamaIndex、CrewAI 或 AutoGen** 等 Agent 框架。\n* 精通 Prompt Engineering，掌握 Function Calling (Tool Use)、ReAct 框架及 Prompt 链设计。\n3. 文档渲染技术：\n* 精通 **`python-pptx`** 库，理解 PowerPoint 的 OpenXML 结构（底层解压机制）。\n* 有 **Marp / Pandoc / HTML-to-Image** 等渲染引擎的集成经验。\n4. RAG 经验：** 熟悉向量数据库（Chroma/Milvus），有企业级知识库、行研报告解析（PDF Table Extraction）经验。\n【加分项】\n1. 有知名开源 Agent 项目贡献者，或在 GitHub 上有高 Star 的 AI 文档生成项目。\n2. 对咨询行业（MBB）PPT 的排版、配色、信息图表（Chart）逻辑有深刻理解。\n3. 有前端开发经验（Web PPT 编辑器研发背景）。\n职位描述：\n我们正在构建下一代**自主型 PPT 生成 Agent (Autonomous PPT Agent)**。该系统不仅能根据一句话生成PPT，还能像顶级咨询顾问一样，自主在全网/私有库中进行 **Deep Research（深度研究）**，撰写高含金量的**商业大纲**，并驱动**渲染引擎**生成符合排版美学的 PPTX 文件。\n你将作为核心技术骨干，负责设计、开发和优化这一 Multi-Agent（多智能体）系统。\n核心职责：\n1. PPT Agent 架构设计与实现 (60%)\n* 多智能体协同 (Multi-Agent Orchestration)：** 搭建并优化由“研究员 Agent”、“策划/大纲 Agent”、“排版/渲染 Agent”组成的多智能体协同流。\n* 深度研究流 (Deep Research Engine)：** 构建结合 Search API (如 Tavily, Perplexity) 和 RAG (检索增强生成) 的研究模块，使 Agent 具备对任意陌生领域进行分钟级深度信息抽取、事实核查与数据提炼的能力。\n* 动态大纲生成：** 设计大纲规划器（Planner），确保生成的 PPT 结构符合金字塔原理，并输出高度结构化、标准化的中间格式（如 JSON Schema 或 Markdown）。\n2. 自动化渲染与排版引擎研发 (30%)\n* 代码化排版 (Code-to-PPTX)：** 负责将结构化大纲通过 `python-pptx` 或定制的 XML 生成器转化为真实的 `.pptx` 文件。\n* 排版算法开发：** 解决 AI 自动排版中的经典痛点（如：文本溢出、自适应网格布局、图文智能配比、色系自动适配），让 Agent 能够“计算”出美学布局，而非简单的套用模板。\n3. Agent 评估与迭代 (10%)\n* 建立 PPT 生成质量的 Eval（评估）体系，针对“内容深度”、“逻辑连贯性”、“视觉美观度”进行量化指标评测。\n【硬性技术要求】\n1. 工程背景： 3年以上 Python 开发经验，具备扎实的算法和数据结构基础。\n2. LLM/Agent 经验：** \n* 熟练使用 **LangChain、LlamaIndex、CrewAI 或 AutoGen** 等 Agent 框架。\n* 精通 Prompt Engineering，掌握 Function Calling (Tool Use)、ReAct 框架及 Prompt 链设计。\n3. 文档渲染技术：\n* 精通 **`python-pptx`** 库，理解 PowerPoint 的 OpenXML 结构（底层解压机制）。\n* 有 **Marp / Pandoc / HTML-to-Image** 等渲染引擎的集成经验。\n4. RAG 经验：** 熟悉向量数据库（Chroma/Milvus），有企业级知识库、行研报告解析（PDF Table Extraction）经验。\n【加分项】\n1. 有知名开源 Agent 项目贡献者，或在 GitHub 上有高 Star 的 AI 文档生成项目。\n2. 对咨询行业（MBB）PPT 的排版、配色、信息图表（Chart）逻辑有深刻理解。\n3. 有前端开发经验（Web PPT 编辑器研发背景）。",
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