主分类：AI模型评测工程
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
{
"schema_version": "via_ai_product_manager_jobs_v1",
"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "千问事业部-AI应用研发专家-助手Agent质量",
"job_level": "专家",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "阿里集团",
"location": "北京 / 广州",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "测试/质量"AI生成
},
"company": {
"company_name": "夸克",
"company_industry": "互联网 / 人工智能应用",
"company_size": "未披露",
"company_website": "alibaba.com",
"company_description": "夸克提供AI搜索等人工智能应用服务。"
},
"compensation": {
"salary_range": {
"min": "",
"max": "",
"currency": "未披露",
"cycle": "未披露"
},
"benefits": "未披露"
},
"requirements": {
"working_years": "",
"degree": "本科",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1.负责智能助手类产品的端到端质量保障与智能评测体系建设，覆盖模型服务、业务服务、工具调用及端侧交互等关键链路，系统保障产品功能、模型效果、端侧性能、服务稳定性与用户体验。\n2.深入理解业务场景与全链路架构，建立面向用户体验的质量评估模型、指标体系和风险治理机制，推动线上问题发现、归因分析、方案优化和效果验证闭环。\n3.主导复杂质量项目的规划与落地，协同算法、工程、产品等多方解决关键问题，沉淀质检、评测和风险治理的规范及可复用能力。",
"requirements_text": "1.业务质量与风险建模：能够快速理解智能助手业务及端到端链路，从用户视角识别功能、效果、性能、稳定性和体验风险，制定可度量、可落地的质量策略并推动闭环。\n2.技术判断与攻坚能力：具备扎实的工程和 AI 应用基础，熟悉大模型应用、Agent、工具调用和评测等关键技术；能够判断方案效果，定位复杂问题根因，拆解路径并推动解决。\n3.数据驱动与结果交付：能够基于线上数据、用户反馈和 Badcase 构建评测与度量体系，完成发现、归因、优化和验证闭环；有自动化评测、质量 Agent 或复杂 AI 应用建设经验，能沉淀可复用能力并取得可验证的业务结果。",
"skills": [AI生成
"建模",
"大语言模型"
],
"preferred_qualifications": "未披露",
"job_highlights": "未披露"
},
"contact": {
"recruiter_name": "未披露",
"contact_methods": [
{
"type": "apply_link",
"value": "https://talent.quark.cn/off-campus/position-detail?positionId=100033520001"
}
]
},
"posting": {
"posting_id": "100033520001",
"post_date": "2026-09-14",
"hire_time": "未披露",
"update_date": "20260917",
"job_url": "https://talent.quark.cn/off-campus/position-detail?positionId=100033520001"
},
"fulltext": "千问事业部-AI应用研发专家-助手Agent质量\n千问事业部-AI应用研发专家-助手Agent质量\n\n基础信息\n工作地点：北京 / 广州\n\n职位描述\n1.负责智能助手类产品的端到端质量保障与智能评测体系建设，覆盖模型服务、业务服务、工具调用及端侧交互等关键链路，系统保障产品功能、模型效果、端侧性能、服务稳定性与用户体验。\n2.深入理解业务场景与全链路架构，建立面向用户体验的质量评估模型、指标体系和风险治理机制，推动线上问题发现、归因分析、方案优化和效果验证闭环。\n3.主导复杂质量项目的规划与落地，协同算法、工程、产品等多方解决关键问题，沉淀质检、评测和风险治理的规范及可复用能力。\n\n职位要求\n1.业务质量与风险建模：能够快速理解智能助手业务及端到端链路，从用户视角识别功能、效果、性能、稳定性和体验风险，制定可度量、可落地的质量策略并推动闭环。\n2.技术判断与攻坚能力：具备扎实的工程和 AI 应用基础，熟悉大模型应用、Agent、工具调用和评测等关键技术；能够判断方案效果，定位复杂问题根因，拆解路径并推动解决。\n3.数据驱动与结果交付：能够基于线上数据、用户反馈和 Badcase 构建评测与度量体系，完成发现、归因、优化和验证闭环；有自动化评测、质量 Agent 或复杂 AI 应用建设经验，能沉淀可复用能力并取得可验证的业务结果。\n1.负责智能助手类产品的端到端质量保障与智能评测体系建设，覆盖模型服务、业务服务、工具调用及端侧交互等关键链路，系统保障产品功能、模型效果、端侧性能、服务稳定性与用户体验。\n2.深入理解业务场景与全链路架构，建立面向用户体验的质量评估模型、指标体系和风险治理机制，推动线上问题发现、归因分析、方案优化和效果验证闭环。\n3.主导复杂质量项目的规划与落地，协同算法、工程、产品等多方解决关键问题，沉淀质检、评测和风险治理的规范及可复用能力。\n1.业务质量与风险建模：能够快速理解智能助手业务及端到端链路，从用户视角识别功能、效果、性能、稳定性和体验风险，制定可度量、可落地的质量策略并推动闭环。\n2.技术判断与攻坚能力：具备扎实的工程和 AI 应用基础，熟悉大模型应用、Agent、工具调用和评测等关键技术；能够判断方案效果，定位复杂问题根因，拆解路径并推动解决。\n3.数据驱动与结果交付：能够基于线上数据、用户反馈和 Badcase 构建评测与度量体系，完成发现、归因、优化和验证闭环；有自动化评测、质量 Agent 或复杂 AI 应用建设经验，能沉淀可复用能力并取得可验证的业务结果。",
"standard_classification": {
"std_category_code": "T015",
"std_aux_codes": [],
"std_category_status": null,
"std_taxonomy_version": "20261104"
}
}