主分类：通用软件研发（其他方向）
辅助：AI模型评测工程（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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"schema_version": "via_ai_product_manager_jobs_v1",
"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "千问办公-Agent 观测与诊断平台研发工程师-杭州",
"job_level": "未披露",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "阿里集团",
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"job_category": "技术类-开发"AI生成
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"company_description": "钉钉提供企业沟通、协同办公和组织数字化工具。"
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"language": "未披露",AI生成
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"responsibilities": "我们正在建设千问办公 Agent 观测与诊断平台，通过执行链路观测、智能诊断、问题回放和自动化评测，提升 Agent 问题定位效率，持续改善产品质量、运行效率和用户体验。\n本岗位以平台研发为核心，同时参与技术答疑、售前技术验证和售后复杂问题诊断。 你将深入真实业务场景，把问题排查经验转化为可复用、可验证、可持续迭代的平台能力。\n主要工作包括：\n1. Agent 观测与诊断平台研发。 负责平台架构设计与核心模块开发，建设问题接入、证据采集、链路分析、智能诊断、结果展示和处理反馈等能力，独立承担相关模块的设计、编码、测试与上线。\n2. Agent 执行链路观测。 建设日志、Trace、会话上下文、模型请求、工具调用及执行结果的采集与关联分析能力，还原 Agent 任务执行过程，支持从用户任务到具体执行步骤的问题追踪。\n3. 智能诊断与根因分析。 结合大模型、Agent 编排和诊断工具，研发自动化问题分析能力，定位任务失败、执行超时、重复执行、工具调用异常、上下文处理异常及 Token 消耗异常等问题，输出有证据支撑、可追溯的诊断结论和改进建议。\n4. 问题回放与诊断评测。 将真实问题沉淀为可复现案例和评测集，建设执行回放、自动化评测及回归验证能力，持续提升诊断准确率，验证修复效果，减少同类问题重复发生。\n5. 平台工程质量与持续优化。 负责平台的可维护性、稳定性及运行效率，完善任务调度、数据存储、权限控制和监控机制，优化诊断时延与运行成本，推动平台融入产品研发和问题处理流程。\n6. 技术答疑与售前售后协作。 参与产品技术答疑、售前场景验证及售后复杂问题排查，与产品、研发及业务团队协作推动问题解决；将高频问题、排查路径和解决经验持续沉淀为诊断规则、知识资产及自动化能力。",
"requirements_text": "1. 扎实的软件研发能力。 三年及以上后端、全栈或技术平台研发经验，有实际系统开发和上线经历，能够独立完成需求分析、技术方案设计、核心代码实现及交付。\n2. 熟练的编程与工程实践能力。 熟练掌握 Python、Java、Go、TypeScript/JavaScript 等至少一种主流开发语言，具备良好的代码设计、调试、测试和版本管理习惯，能够开发和维护持续运行的软件服务。\n3. 良好的系统设计基础。 熟悉 API、数据库、缓存、消息队列及异步任务等常见技术，能够围绕数据采集、任务执行和结果分析设计合理的服务架构。\n4. 深入分析复杂问题的能力。 能够结合源码、日志、监控和调用链还原问题过程，提出并验证根因假设，形成可复现的结论，并通过工程手段解决共性问题。\n5. 对大模型应用与 Agent 的理解。 理解模型调用、工具调用、任务编排及上下文管理等基本机制，具备大模型应用开发或集成实践，能够将相关能力应用于诊断平台建设。\n6. 良好的抽象与沟通能力。 能够从具体用户问题中提炼通用需求，将人工排查过程转化为平台功能；能够理解业务场景、清晰解释技术问题，并与产品、研发及客户协作推动问题解决。\n有以下经验会加分：\n●参与过 Agent 平台、可观测平台、智能诊断平台、研发效能平台或自动化评测平台的研发。\n●有 OpenTelemetry、日志分析、分布式链路追踪或应用性能分析相关实践。\n●有 Agent 执行回放、问题归因、评测集建设、诊断准确率优化或 Token 成本优化经验。\n●有企业级产品的复杂问题排查及技术验证经验，并曾将处理经验转化为实际上线的软件功能或自动化工具。",
"skills": [AI生成
"Python",
"JavaScript",
"TypeScript",
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"数据库",
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"Go",
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"fulltext": "千问办公-Agent 观测与诊断平台研发工程师-杭州\n千问办公-Agent 观测与诊断平台研发工程师-杭州\n\n基础信息\n职位类别：技术类-开发\n工作地点：杭州\n\n职位描述\n我们正在建设千问办公 Agent 观测与诊断平台，通过执行链路观测、智能诊断、问题回放和自动化评测，提升 Agent 问题定位效率，持续改善产品质量、运行效率和用户体验。\n本岗位以平台研发为核心，同时参与技术答疑、售前技术验证和售后复杂问题诊断。 你将深入真实业务场景，把问题排查经验转化为可复用、可验证、可持续迭代的平台能力。\n主要工作包括：\n1. Agent 观测与诊断平台研发。 负责平台架构设计与核心模块开发，建设问题接入、证据采集、链路分析、智能诊断、结果展示和处理反馈等能力，独立承担相关模块的设计、编码、测试与上线。\n2. Agent 执行链路观测。 建设日志、Trace、会话上下文、模型请求、工具调用及执行结果的采集与关联分析能力，还原 Agent 任务执行过程，支持从用户任务到具体执行步骤的问题追踪。\n3. 智能诊断与根因分析。 结合大模型、Agent 编排和诊断工具，研发自动化问题分析能力，定位任务失败、执行超时、重复执行、工具调用异常、上下文处理异常及 Token 消耗异常等问题，输出有证据支撑、可追溯的诊断结论和改进建议。\n4. 问题回放与诊断评测。 将真实问题沉淀为可复现案例和评测集，建设执行回放、自动化评测及回归验证能力，持续提升诊断准确率，验证修复效果，减少同类问题重复发生。\n5. 平台工程质量与持续优化。 负责平台的可维护性、稳定性及运行效率，完善任务调度、数据存储、权限控制和监控机制，优化诊断时延与运行成本，推动平台融入产品研发和问题处理流程。\n6. 技术答疑与售前售后协作。 参与产品技术答疑、售前场景验证及售后复杂问题排查，与产品、研发及业务团队协作推动问题解决；将高频问题、排查路径和解决经验持续沉淀为诊断规则、知识资产及自动化能力。\n\n职位要求\n1. 扎实的软件研发能力。 三年及以上后端、全栈或技术平台研发经验，有实际系统开发和上线经历，能够独立完成需求分析、技术方案设计、核心代码实现及交付。\n2. 熟练的编程与工程实践能力。 熟练掌握 Python、Java、Go、TypeScript/JavaScript 等至少一种主流开发语言，具备良好的代码设计、调试、测试和版本管理习惯，能够开发和维护持续运行的软件服务。\n3. 良好的系统设计基础。 熟悉 API、数据库、缓存、消息队列及异步任务等常见技术，能够围绕数据采集、任务执行和结果分析设计合理的服务架构。\n4. 深入分析复杂问题的能力。 能够结合源码、日志、监控和调用链还原问题过程，提出并验证根因假设，形成可复现的结论，并通过工程手段解决共性问题。\n5. 对大模型应用与 Agent 的理解。 理解模型调用、工具调用、任务编排及上下文管理等基本机制，具备大模型应用开发或集成实践，能够将相关能力应用于诊断平台建设。\n6. 良好的抽象与沟通能力。 能够从具体用户问题中提炼通用需求，将人工排查过程转化为平台功能；能够理解业务场景、清晰解释技术问题，并与产品、研发及客户协作推动问题解决。\n有以下经验会加分：\n●参与过 Agent 平台、可观测平台、智能诊断平台、研发效能平台或自动化评测平台的研发。\n●有 OpenTelemetry、日志分析、分布式链路追踪或应用性能分析相关实践。\n●有 Agent 执行回放、问题归因、评测集建设、诊断准确率优化或 Token 成本优化经验。\n●有企业级产品的复杂问题排查及技术验证经验，并曾将处理经验转化为实际上线的软件功能或自动化工具。\n我们正在建设千问办公 Agent 观测与诊断平台，通过执行链路观测、智能诊断、问题回放和自动化评测，提升 Agent 问题定位效率，持续改善产品质量、运行效率和用户体验。\n本岗位以平台研发为核心，同时参与技术答疑、售前技术验证和售后复杂问题诊断。 你将深入真实业务场景，把问题排查经验转化为可复用、可验证、可持续迭代的平台能力。\n主要工作包括：\n1. Agent 观测与诊断平台研发。 负责平台架构设计与核心模块开发，建设问题接入、证据采集、链路分析、智能诊断、结果展示和处理反馈等能力，独立承担相关模块的设计、编码、测试与上线。\n2. Agent 执行链路观测。 建设日志、Trace、会话上下文、模型请求、工具调用及执行结果的采集与关联分析能力，还原 Agent 任务执行过程，支持从用户任务到具体执行步骤的问题追踪。\n3. 智能诊断与根因分析。 结合大模型、Agent 编排和诊断工具，研发自动化问题分析能力，定位任务失败、执行超时、重复执行、工具调用异常、上下文处理异常及 Token 消耗异常等问题，输出有证据支撑、可追溯的诊断结论和改进建议。\n4. 问题回放与诊断评测。 将真实问题沉淀为可复现案例和评测集，建设执行回放、自动化评测及回归验证能力，持续提升诊断准确率，验证修复效果，减少同类问题重复发生。\n5. 平台工程质量与持续优化。 负责平台的可维护性、稳定性及运行效率，完善任务调度、数据存储、权限控制和监控机制，优化诊断时延与运行成本，推动平台融入产品研发和问题处理流程。\n6. 技术答疑与售前售后协作。 参与产品技术答疑、售前场景验证及售后复杂问题排查，与产品、研发及业务团队协作推动问题解决；将高频问题、排查路径和解决经验持续沉淀为诊断规则、知识资产及自动化能力。\n1. 扎实的软件研发能力。 三年及以上后端、全栈或技术平台研发经验，有实际系统开发和上线经历，能够独立完成需求分析、技术方案设计、核心代码实现及交付。\n2. 熟练的编程与工程实践能力。 熟练掌握 Python、Java、Go、TypeScript/JavaScript 等至少一种主流开发语言，具备良好的代码设计、调试、测试和版本管理习惯，能够开发和维护持续运行的软件服务。\n3. 良好的系统设计基础。 熟悉 API、数据库、缓存、消息队列及异步任务等常见技术，能够围绕数据采集、任务执行和结果分析设计合理的服务架构。\n4. 深入分析复杂问题的能力。 能够结合源码、日志、监控和调用链还原问题过程，提出并验证根因假设，形成可复现的结论，并通过工程手段解决共性问题。\n5. 对大模型应用与 Agent 的理解。 理解模型调用、工具调用、任务编排及上下文管理等基本机制，具备大模型应用开发或集成实践，能够将相关能力应用于诊断平台建设。\n6. 良好的抽象与沟通能力。 能够从具体用户问题中提炼通用需求，将人工排查过程转化为平台功能；能够理解业务场景、清晰解释技术问题，并与产品、研发及客户协作推动问题解决。\n有以下经验会加分：\n●参与过 Agent 平台、可观测平台、智能诊断平台、研发效能平台或自动化评测平台的研发。\n●有 OpenTelemetry、日志分析、分布式链路追踪或应用性能分析相关实践。\n●有 Agent 执行回放、问题归因、评测集建设、诊断准确率优化或 Token 成本优化经验。\n●有企业级产品的复杂问题排查及技术验证经验，并曾将处理经验转化为实际上线的软件功能或自动化工具。",
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