主分类：Agent系统开发
辅助：后端与业务系统研发（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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"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "集团安全部-AI研发工程师-风险数据技术-杭州",
"job_level": "未披露",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "阿里集团",
"location": "杭州",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "软件研发"AI生成
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"company": {
"company_name": "阿里巴巴控股集团",
"company_industry": "电子商务 / 云计算 / 人工智能",
"company_size": "未披露",
"company_website": "alibaba.com",
"company_description": "阿里巴巴集团面向消费者和企业提供电子商务、云计算及人工智能服务。"
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"compensation": {
"salary_range": {
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
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"degree": "本科",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1、参与风险数据AI native基础设施建设。 参与tools、记忆、知识、skills、subAgent和Agent整体AI native基础设施的构建。 满足风险数据生成和分析的AI native化。打造高性价比、高可用、先进性的阿里安全数据基座。\n2、负责 AI Coding 后端服务的设计、开发与高可用部署，应对亿级数据处理、毫秒级响应、强一致性与数据安全等复杂技术难题，保障大规模线上服务的可靠运行。支撑data+AI 的AI智能能力。\n3、引领技术创新与工程效能提升，主动追踪 AI 工程化、向量计算、实时数仓、智能调度等前沿技术趋势，推动先进技术在业务场景中的高效落地。",
"requirements_text": "1、3 年以上后端或平台工程经验，有高并发微服务、AI 服务化或开发者工具后端系统落地经验者优先，熟悉系统优化策略，有高并发系统研发经验优先。\n2、精通 Java语言，熟悉异步编程、性能调优、分布式系统设计，能编写高可靠、可观测的服务代码。\n3、熟悉主流 LLM 接入，了解 Prompt Engineering、RAG、Function Calling，Skills 等关键技术。\n4、熟悉云原生技术栈（K8s、Service Mesh、Prometheus/Grafana），具备 DevOps 工程实践意识，能自主完成服务部署与监控。\n5、对开发者体验（DevEx）和 AI 工具链有强烈兴趣，具备产品思维，能从工程视角推动技术价值落地\n6. 具备跨团队协作和方案推动能力，涉及部门内、跨部门的团队沟通协作,高效推动业务落地，能主动拉通、推进共识。 \n加分项：\n1、有AI应用或Agent实际落地经验：包括不限于RAG系统、多智能体编排、结合MCP、Skill等的Agent项目，有可展示的项目/实习成果者优先\n2、开源贡献或技术影响力：在Github上有高质量AI项目、技术博客或社区影响力，参与过相关竞赛\n3、对“AI如何真正创造业务价值”有自己的深度思考",
"skills": [AI生成
"Java",
"分布式系统",
"微服务",
"性能调优",
"团队协作",
"大语言模型",
"检索增强生成",
"智能体开发"
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"preferred_qualifications": "1、3 年以上后端或平台工程经验，有高并发微服务、AI 服务化或开发者工具后端系统落地经验者优先，熟悉系统优化策略，有高并发系统研发经验优先；加分项：；1、有AI应用或Agent实际落地经验：包括不限于RAG系统、多智能体编排、结合MCP、Skill等的Agent项目，有可展示的项目/实习成果者优先",
"job_highlights": "未披露"
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"contact": {
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"fulltext": "集团安全部-AI研发工程师-风险数据技术-杭州\n集团安全部-AI研发工程师-风险数据技术-杭州\n\n基础信息\n工作地点：杭州\n\n职位描述\n1、参与风险数据AI native基础设施建设。 参与tools、记忆、知识、skills、subAgent和Agent整体AI native基础设施的构建。 满足风险数据生成和分析的AI native化。打造高性价比、高可用、先进性的阿里安全数据基座。\n2、负责 AI Coding 后端服务的设计、开发与高可用部署，应对亿级数据处理、毫秒级响应、强一致性与数据安全等复杂技术难题，保障大规模线上服务的可靠运行。支撑data+AI 的AI智能能力。\n3、引领技术创新与工程效能提升，主动追踪 AI 工程化、向量计算、实时数仓、智能调度等前沿技术趋势，推动先进技术在业务场景中的高效落地。\n\n职位要求\n1、3 年以上后端或平台工程经验，有高并发微服务、AI 服务化或开发者工具后端系统落地经验者优先，熟悉系统优化策略，有高并发系统研发经验优先。\n2、精通 Java语言，熟悉异步编程、性能调优、分布式系统设计，能编写高可靠、可观测的服务代码。\n3、熟悉主流 LLM 接入，了解 Prompt Engineering、RAG、Function Calling，Skills 等关键技术。\n4、熟悉云原生技术栈（K8s、Service Mesh、Prometheus/Grafana），具备 DevOps 工程实践意识，能自主完成服务部署与监控。\n5、对开发者体验（DevEx）和 AI 工具链有强烈兴趣，具备产品思维，能从工程视角推动技术价值落地\n6. 具备跨团队协作和方案推动能力，涉及部门内、跨部门的团队沟通协作,高效推动业务落地，能主动拉通、推进共识。 \n加分项：\n1、有AI应用或Agent实际落地经验：包括不限于RAG系统、多智能体编排、结合MCP、Skill等的Agent项目，有可展示的项目/实习成果者优先\n2、开源贡献或技术影响力：在Github上有高质量AI项目、技术博客或社区影响力，参与过相关竞赛\n3、对“AI如何真正创造业务价值”有自己的深度思考\n1、参与风险数据AI native基础设施建设。 参与tools、记忆、知识、skills、subAgent和Agent整体AI native基础设施的构建。 满足风险数据生成和分析的AI native化。打造高性价比、高可用、先进性的阿里安全数据基座。\n2、负责 AI Coding 后端服务的设计、开发与高可用部署，应对亿级数据处理、毫秒级响应、强一致性与数据安全等复杂技术难题，保障大规模线上服务的可靠运行。支撑data+AI 的AI智能能力。\n3、引领技术创新与工程效能提升，主动追踪 AI 工程化、向量计算、实时数仓、智能调度等前沿技术趋势，推动先进技术在业务场景中的高效落地。\n1、3 年以上后端或平台工程经验，有高并发微服务、AI 服务化或开发者工具后端系统落地经验者优先，熟悉系统优化策略，有高并发系统研发经验优先。\n2、精通 Java语言，熟悉异步编程、性能调优、分布式系统设计，能编写高可靠、可观测的服务代码。\n3、熟悉主流 LLM 接入，了解 Prompt Engineering、RAG、Function Calling，Skills 等关键技术。\n4、熟悉云原生技术栈（K8s、Service Mesh、Prometheus/Grafana），具备 DevOps 工程实践意识，能自主完成服务部署与监控。\n5、对开发者体验（DevEx）和 AI 工具链有强烈兴趣，具备产品思维，能从工程视角推动技术价值落地\n6. 具备跨团队协作和方案推动能力，涉及部门内、跨部门的团队沟通协作,高效推动业务落地，能主动拉通、推进共识。 \n加分项：\n1、有AI应用或Agent实际落地经验：包括不限于RAG系统、多智能体编排、结合MCP、Skill等的Agent项目，有可展示的项目/实习成果者优先\n2、开源贡献或技术影响力：在Github上有高质量AI项目、技术博客或社区影响力，参与过相关竞赛\n3、对“AI如何真正创造业务价值”有自己的深度思考",
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