主分类：Agent系统开发
辅助：Agent 产品经理（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": "阿里妈妈-AI应用研发工程师-北京",
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"department": "淘天集团",
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"job_category": "软件研发"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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"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1. 负责阿里妈妈 AI 原生应用及 Agent 系统的工程能力研发，参与产品定义、架构设计、Agent 构建、工具调用、上下文与记忆管理、效果调优及生产环境交付。\n2. 建设企业级 AI 应用平台的核心能力，包括 Agent Runtime、AI 研发框架、Tool & Skill 能力、知识与 RAG、AI 数据工程、评测能力、安全治理等，提升系统的可靠性、扩展性与开发体验。\n3. 建立评测驱动的 Agent 优化体系，覆盖评测集构建、离线与在线评测、运行轨迹分析、自动化评分及回归测试。围绕模型、Prompt、Context、工具和工作流持续优化效果，并平衡质量、时延、成本与稳定性。\n4. 探索基于大模型的新型应用形态，包括智能对话、深度检索与研究、多模态交互、Computer Use、多 Agent 协作及 Agentic UI，完成技术验证、产品化设计与业务场景落地。\n5. 与产品、算法和业务团队紧密合作，从真实的广告与营销场景中提炼共性问题，将场景方案转化为可复用的平台能力，提升 AI 应用的研发与交付效率，打造具有行业影响力的 AI 产品。",
"requirements_text": "1. 熟练掌握 Java、Python 中至少一门编程语言，具备扎实的算法、数据结构与计算机基础。拥有良好的架构意识，以及并发编程、异步任务、分布式系统或高可用服务的实践经验。\n2. 具备 Agent 系统的实际开发经验，熟悉 LangGraph/LangChain、Google ADK、Spring AI、AgentScope、OpenAI Agents SDK 等至少一种框架。理解 Agent Loop、Workflow、Tool Use、状态与记忆管理等核心机制，能够根据业务问题设计合理的 Agent 架构。\n3. 对 Agentic AI 技术体系有较完整的理解，并至少在其中两个方向有深入实践，包括 Agent Runtime、Context Engineering、RAG、Tool & Skill、AgentOps、多 Agent 协作等。\n4. 具备生产级 AI 系统的工程能力，能够处理长任务执行、状态持久化、超时与重试、幂等与故障恢复、资源隔离、权限控制等问题，兼顾系统的可靠性、扩展性、时延与成本。\n5. 具备评测驱动的开发意识，能够通过评测集、自动化评分、运行轨迹分析、Tracing、在线反馈和回归测试定位效果问题，并持续优化模型、上下文、工具及工作流。\n6. 具备良好的系统集成与快速验证能力，理解 MCP 等工具连接协议，能够完成模型、知识、数据及外部系统的接入。能够根据场景评估 A2A、AG-UI 等新协议的适用性。\n7. 关注真实问题与用户价值，能够将不确定的业务需求转化为可验证的技术方案。具备较强的动手能力、沟通协作意识和技术分享意愿，愿意与团队共同学习和成长。\n8. 对 AI 技术保持长期兴趣，持续关注模型能力、Agent 架构、开源框架与行业实践，并能够将技术进展转化为具体的工程判断和产品改进。\n加分项\n1. 熟悉 PyTorch 等机器学习框架，理解 Transformer、Embedding、微调、推理优化或模型评测，有相关实战经验。\n2. 有广告、推荐、搜索、营销、数据挖掘或创新业务经验，能够理解复杂业务场景并推动技术方案落地。\n3. 有 AI 开源项目贡献、技术文章、专利或高质量技术分享者优先。",
"skills": [AI生成
"Python",
"Java",
"PyTorch",
"Spring",
"机器学习",
"数据结构",
"分布式系统",
"数据挖掘",
"可靠性",
"检索增强生成"
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"preferred_qualifications": "加分项；3. 有 AI 开源项目贡献、技术文章、专利或高质量技术分享者优先",
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"fulltext": "阿里妈妈-AI应用研发工程师-北京\n阿里妈妈-AI应用研发工程师-北京\n\n基础信息\n工作地点：北京\n\n职位描述\n1. 负责阿里妈妈 AI 原生应用及 Agent 系统的工程能力研发，参与产品定义、架构设计、Agent 构建、工具调用、上下文与记忆管理、效果调优及生产环境交付。\n2. 建设企业级 AI 应用平台的核心能力，包括 Agent Runtime、AI 研发框架、Tool & Skill 能力、知识与 RAG、AI 数据工程、评测能力、安全治理等，提升系统的可靠性、扩展性与开发体验。\n3. 建立评测驱动的 Agent 优化体系，覆盖评测集构建、离线与在线评测、运行轨迹分析、自动化评分及回归测试。围绕模型、Prompt、Context、工具和工作流持续优化效果，并平衡质量、时延、成本与稳定性。\n4. 探索基于大模型的新型应用形态，包括智能对话、深度检索与研究、多模态交互、Computer Use、多 Agent 协作及 Agentic UI，完成技术验证、产品化设计与业务场景落地。\n5. 与产品、算法和业务团队紧密合作，从真实的广告与营销场景中提炼共性问题，将场景方案转化为可复用的平台能力，提升 AI 应用的研发与交付效率，打造具有行业影响力的 AI 产品。\n\n职位要求\n1. 熟练掌握 Java、Python 中至少一门编程语言，具备扎实的算法、数据结构与计算机基础。拥有良好的架构意识，以及并发编程、异步任务、分布式系统或高可用服务的实践经验。\n2. 具备 Agent 系统的实际开发经验，熟悉 LangGraph/LangChain、Google ADK、Spring AI、AgentScope、OpenAI Agents SDK 等至少一种框架。理解 Agent Loop、Workflow、Tool Use、状态与记忆管理等核心机制，能够根据业务问题设计合理的 Agent 架构。\n3. 对 Agentic AI 技术体系有较完整的理解，并至少在其中两个方向有深入实践，包括 Agent Runtime、Context Engineering、RAG、Tool & Skill、AgentOps、多 Agent 协作等。\n4. 具备生产级 AI 系统的工程能力，能够处理长任务执行、状态持久化、超时与重试、幂等与故障恢复、资源隔离、权限控制等问题，兼顾系统的可靠性、扩展性、时延与成本。\n5. 具备评测驱动的开发意识，能够通过评测集、自动化评分、运行轨迹分析、Tracing、在线反馈和回归测试定位效果问题，并持续优化模型、上下文、工具及工作流。\n6. 具备良好的系统集成与快速验证能力，理解 MCP 等工具连接协议，能够完成模型、知识、数据及外部系统的接入。能够根据场景评估 A2A、AG-UI 等新协议的适用性。\n7. 关注真实问题与用户价值，能够将不确定的业务需求转化为可验证的技术方案。具备较强的动手能力、沟通协作意识和技术分享意愿，愿意与团队共同学习和成长。\n8. 对 AI 技术保持长期兴趣，持续关注模型能力、Agent 架构、开源框架与行业实践，并能够将技术进展转化为具体的工程判断和产品改进。\n加分项\n1. 熟悉 PyTorch 等机器学习框架，理解 Transformer、Embedding、微调、推理优化或模型评测，有相关实战经验。\n2. 有广告、推荐、搜索、营销、数据挖掘或创新业务经验，能够理解复杂业务场景并推动技术方案落地。\n3. 有 AI 开源项目贡献、技术文章、专利或高质量技术分享者优先。\n1. 负责阿里妈妈 AI 原生应用及 Agent 系统的工程能力研发，参与产品定义、架构设计、Agent 构建、工具调用、上下文与记忆管理、效果调优及生产环境交付。\n2. 建设企业级 AI 应用平台的核心能力，包括 Agent Runtime、AI 研发框架、Tool & Skill 能力、知识与 RAG、AI 数据工程、评测能力、安全治理等，提升系统的可靠性、扩展性与开发体验。\n3. 建立评测驱动的 Agent 优化体系，覆盖评测集构建、离线与在线评测、运行轨迹分析、自动化评分及回归测试。围绕模型、Prompt、Context、工具和工作流持续优化效果，并平衡质量、时延、成本与稳定性。\n4. 探索基于大模型的新型应用形态，包括智能对话、深度检索与研究、多模态交互、Computer Use、多 Agent 协作及 Agentic UI，完成技术验证、产品化设计与业务场景落地。\n5. 与产品、算法和业务团队紧密合作，从真实的广告与营销场景中提炼共性问题，将场景方案转化为可复用的平台能力，提升 AI 应用的研发与交付效率，打造具有行业影响力的 AI 产品。\n1. 熟练掌握 Java、Python 中至少一门编程语言，具备扎实的算法、数据结构与计算机基础。拥有良好的架构意识，以及并发编程、异步任务、分布式系统或高可用服务的实践经验。\n2. 具备 Agent 系统的实际开发经验，熟悉 LangGraph/LangChain、Google ADK、Spring AI、AgentScope、OpenAI Agents SDK 等至少一种框架。理解 Agent Loop、Workflow、Tool Use、状态与记忆管理等核心机制，能够根据业务问题设计合理的 Agent 架构。\n3. 对 Agentic AI 技术体系有较完整的理解，并至少在其中两个方向有深入实践，包括 Agent Runtime、Context Engineering、RAG、Tool & Skill、AgentOps、多 Agent 协作等。\n4. 具备生产级 AI 系统的工程能力，能够处理长任务执行、状态持久化、超时与重试、幂等与故障恢复、资源隔离、权限控制等问题，兼顾系统的可靠性、扩展性、时延与成本。\n5. 具备评测驱动的开发意识，能够通过评测集、自动化评分、运行轨迹分析、Tracing、在线反馈和回归测试定位效果问题，并持续优化模型、上下文、工具及工作流。\n6. 具备良好的系统集成与快速验证能力，理解 MCP 等工具连接协议，能够完成模型、知识、数据及外部系统的接入。能够根据场景评估 A2A、AG-UI 等新协议的适用性。\n7. 关注真实问题与用户价值，能够将不确定的业务需求转化为可验证的技术方案。具备较强的动手能力、沟通协作意识和技术分享意愿，愿意与团队共同学习和成长。\n8. 对 AI 技术保持长期兴趣，持续关注模型能力、Agent 架构、开源框架与行业实践，并能够将技术进展转化为具体的工程判断和产品改进。\n加分项\n1. 熟悉 PyTorch 等机器学习框架，理解 Transformer、Embedding、微调、推理优化或模型评测，有相关实战经验。\n2. 有广告、推荐、搜索、营销、数据挖掘或创新业务经验，能够理解复杂业务场景并推动技术方案落地。\n3. 有 AI 开源项目贡献、技术文章、专利或高质量技术分享者优先。",
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