主分类：Agent系统开发
辅助：数据工程与数据平台研发（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": "业务技术-AI 应用研发工程师-商家经营",
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"department": "淘天集团",
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"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "软件研发"AI生成
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"company_website": "alibaba.com",
"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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"degree": "本科及以上学历",
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"responsibilities": "加入我们，你将专注于让商家经营 Agent 持续变强：用Agent替百万级商家 建设商家经营主数据体系，支撑商家的个性化看数、用数需求。\n你将负责：\n1、参与商家主数据的领域建模与口径定义，设计面向 AI 消费的数据组织形式，保障主数据的一致性、可解释性与可扩展性，为上层 Agent 提供稳定可信的事实底座\n2、构建 Agent 驱动的数据接入能力，覆盖多源异构数据的自动发现、API/日志/数据库接入与元数据理解\n3、用 Agent 完成异常识别、口径冲突检测、缺失补全与质量规则的自动生成与演进，把数据质量从「人工巡检」变为「持续自动校验」；\n4、实现从需求描述到数据加工任务的自动生成与验证，包括建模建议、SQL/任务生成、血缘分析与回归校验，显著压缩数据需求的交付周期；\n5、构建 Agent 驱动的数据运维能力，实现任务异常的自动发现、根因归因与自愈处置，并建立全链路观测与可追溯机制，保障链路长期稳定；\n6、支撑经营知识库、AI 评测与 Skill/工具体系所需的数据供给，参与 Agent 应用的架构与模块落地，把数据能力转化为可衡量的商家经营效果。",
"requirements_text": "1、本科及以上学历，计算机科学、软件工程、数据或相关专业背景；3 年以上研发经验；\n2、具备扎实的数据研发功底：熟悉数据仓库建模（维度建模 / 主数据建模）、ETL 开发与调度体系、数据质量治理与血缘管理，SQL 能力过硬，有大数据量离线与实时链路的实战经验；\n3、具备 Agent 工程能力：Java 或 Python 基础扎实，有 AI Agent 或大模型应用的真实项目经验，熟悉上下文工程、RAG、任务编排、工具/函数调用等机制，能独立完成模块级设计与交付；\n4、有用 AI 改造研发或数据流程的实践意愿与经验，能判断哪些环节适合交给 Agent、哪些必须保留人工兜底，并设计相应的校验与回滚机制；\n5、具备问题归因能力，能从数据中定位问题根因；工程素养良好，理解高可用、稳定性与观测的基本要求；\n6、结果导向，愿意深入商家经营场景理解真实痛点；学习能力强，对 AI、Agent 等前沿方向保持敏感；",
"skills": [AI生成
"Python",
"Java",
"SQL",
"学习能力",
"建模",
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"fulltext": "业务技术-AI 应用研发工程师-商家经营\n业务技术-AI 应用研发工程师-商家经营\n\n基础信息\n工作地点：杭州\n\n职位描述\n加入我们，你将专注于让商家经营 Agent 持续变强：用Agent替百万级商家 建设商家经营主数据体系，支撑商家的个性化看数、用数需求。\n你将负责：\n1、参与商家主数据的领域建模与口径定义，设计面向 AI 消费的数据组织形式，保障主数据的一致性、可解释性与可扩展性，为上层 Agent 提供稳定可信的事实底座\n2、构建 Agent 驱动的数据接入能力，覆盖多源异构数据的自动发现、API/日志/数据库接入与元数据理解\n3、用 Agent 完成异常识别、口径冲突检测、缺失补全与质量规则的自动生成与演进，把数据质量从「人工巡检」变为「持续自动校验」；\n4、实现从需求描述到数据加工任务的自动生成与验证，包括建模建议、SQL/任务生成、血缘分析与回归校验，显著压缩数据需求的交付周期；\n5、构建 Agent 驱动的数据运维能力，实现任务异常的自动发现、根因归因与自愈处置，并建立全链路观测与可追溯机制，保障链路长期稳定；\n6、支撑经营知识库、AI 评测与 Skill/工具体系所需的数据供给，参与 Agent 应用的架构与模块落地，把数据能力转化为可衡量的商家经营效果。\n\n职位要求\n1、本科及以上学历，计算机科学、软件工程、数据或相关专业背景；3 年以上研发经验；\n2、具备扎实的数据研发功底：熟悉数据仓库建模（维度建模 / 主数据建模）、ETL 开发与调度体系、数据质量治理与血缘管理，SQL 能力过硬，有大数据量离线与实时链路的实战经验；\n3、具备 Agent 工程能力：Java 或 Python 基础扎实，有 AI Agent 或大模型应用的真实项目经验，熟悉上下文工程、RAG、任务编排、工具/函数调用等机制，能独立完成模块级设计与交付；\n4、有用 AI 改造研发或数据流程的实践意愿与经验，能判断哪些环节适合交给 Agent、哪些必须保留人工兜底，并设计相应的校验与回滚机制；\n5、具备问题归因能力，能从数据中定位问题根因；工程素养良好，理解高可用、稳定性与观测的基本要求；\n6、结果导向，愿意深入商家经营场景理解真实痛点；学习能力强，对 AI、Agent 等前沿方向保持敏感；\n加入我们，你将专注于让商家经营 Agent 持续变强：用Agent替百万级商家 建设商家经营主数据体系，支撑商家的个性化看数、用数需求。\n你将负责：\n1、参与商家主数据的领域建模与口径定义，设计面向 AI 消费的数据组织形式，保障主数据的一致性、可解释性与可扩展性，为上层 Agent 提供稳定可信的事实底座\n2、构建 Agent 驱动的数据接入能力，覆盖多源异构数据的自动发现、API/日志/数据库接入与元数据理解\n3、用 Agent 完成异常识别、口径冲突检测、缺失补全与质量规则的自动生成与演进，把数据质量从「人工巡检」变为「持续自动校验」；\n4、实现从需求描述到数据加工任务的自动生成与验证，包括建模建议、SQL/任务生成、血缘分析与回归校验，显著压缩数据需求的交付周期；\n5、构建 Agent 驱动的数据运维能力，实现任务异常的自动发现、根因归因与自愈处置，并建立全链路观测与可追溯机制，保障链路长期稳定；\n6、支撑经营知识库、AI 评测与 Skill/工具体系所需的数据供给，参与 Agent 应用的架构与模块落地，把数据能力转化为可衡量的商家经营效果。\n1、本科及以上学历，计算机科学、软件工程、数据或相关专业背景；3 年以上研发经验；\n2、具备扎实的数据研发功底：熟悉数据仓库建模（维度建模 / 主数据建模）、ETL 开发与调度体系、数据质量治理与血缘管理，SQL 能力过硬，有大数据量离线与实时链路的实战经验；\n3、具备 Agent 工程能力：Java 或 Python 基础扎实，有 AI Agent 或大模型应用的真实项目经验，熟悉上下文工程、RAG、任务编排、工具/函数调用等机制，能独立完成模块级设计与交付；\n4、有用 AI 改造研发或数据流程的实践意愿与经验，能判断哪些环节适合交给 Agent、哪些必须保留人工兜底，并设计相应的校验与回滚机制；\n5、具备问题归因能力，能从数据中定位问题根因；工程素养良好，理解高可用、稳定性与观测的基本要求；\n6、结果导向，愿意深入商家经营场景理解真实痛点；学习能力强，对 AI、Agent 等前沿方向保持敏感；",
"standard_classification": {
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