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职位列表 链接有效 不适用(官网全量采集) official:alibaba:100036600002

业务技术-AI应用研发工程师-搜索终端

未披露 · 杭州 · 淘天集团

主分类:客户端研发
软件开发与 IT
辅助:Agent系统开发(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_title": "业务技术-AI应用研发工程师-搜索终端",
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        "work_category": "全职",AI生成
        "department": "淘天集团",
        "location": "杭州",
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        "company_industry": "电子商务",
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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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        "degree": "本科",
        "language": "未披露",AI生成
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        "responsibilities": "1. 深度参与核心业务架构与研发:深度参与淘宝搜索、拍立淘及AI助手等亿级流量核心业务的客户端架构设计、功能研发与持续优化。聚焦用户体验与商业效率的双重提升,你将与产品、算法、前端等多团队紧密协作,从需求洞察到技术落地,全程驱动搜索功能的迭代演进,打造“快、准、懂你”的智能搜索体验。\n2. 主导端侧基础设施与性能极致优化:主导搜索客户端基础库、通用组件及动态化框架的建设与升级,构建高内聚、低耦合、可扩展的技术底座。通过自动化、可视化的工具链,解决启动速度、流畅度、内存占用等极致性能难题,显著提升业务迭代效率与系统稳定性,为搜索业务的规模化发展提供坚实支撑。\n3. 探索端智能与AI交互的前沿方向:积极探索“端侧AI”与搜索融合的创新场景,重点投入图像搜索(以图搜图)、多模态理解、大模型(如GPT类技术)在移动端侧的工程化落地。推动“从关键词到意图理解”、“从结果列表到对话式导购”的体验跃迁,你将有机会参与从0到1的创新产品孵化,定义行业领先的智能搜索新范式。\n4. 参与 Agent 系统核心模块的设计与落地,覆盖任务规划、推理执行、上下文增强、记忆管理、工具编排以及运行时稳定性保障;深度对接业务场景,将通用 Agent 框架沉淀为面向业务的可复用能力组件;负责从需求拆解、Prompt/工作流设计、工具与数据接入、灰度上线到效果回流的全链路交付,确保 Agent 在真实流量下满足业务的准确率、时延与成本指标。\n5. 构建 Agent 全链路观测与 Trace 体系,记录 Agent 执行过程中的上下文输入、工具调用、文件变更、测试结果、人工干预、失败原因和最终产物;支持对 Agent 行为、任务效果、失败 case、成本和性能进行多维分析与归因,为后续优化和规模化落地提供依据。建立自动化评测、回测和 case 分析机制,围绕真实业务任务构建评测数据集、验证标准和效果指标;通过模型选择、上下文优化、工具链改造、Prompt / Skill 调整、Workflow 编排等方式,持续提升 Agent 的任务成功率、稳定性、可控性和交付质量",
        "requirements_text": "1. 2年以上前端/客户端/终端开发经验,对大模型、AI Agent、工具调用、RAG、上下文工程、Workflow 编排等方向有实际理解或项目经验\n2. 业务理解能力强,具备良好的业务架构基础,熟悉AI技术和应用,理解设计模式,在项目或产品中有很好的实践\n3. 沟通能力良好,责任心强,对技术有激情,有良好的快速学习能力\n4. 有服务端开发经验,熟悉跨端技术,参与过大型项目者优先\n5. 了解搜索引擎,算法,图像视频,机器学习知识者优先,熟悉 Prompt Engineering、RAG、Function Calling、Agent 编排范式,有基于 LangGraph、LlamaIndex、AutoGen、Dify、AgentScope等框架的实战经验者优先",
        "skills": [AI生成
            "机器学习",
            "沟通能力",
            "学习能力",
            "大语言模型",
            "检索增强生成",
            "智能体开发"
        ],
        "preferred_qualifications": "4. 有服务端开发经验,熟悉跨端技术,参与过大型项目者优先;5. 了解搜索引擎,算法,图像视频,机器学习知识者优先,熟悉 Prompt Engineering、RAG、Function Calling、Agent 编排范式,有基于 LangGraph、LlamaIndex、AutoGen、Dify、AgentScope等框架的实战经验者优先",
        "job_highlights": "未披露"
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    "contact": {
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        "contact_methods": [
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    "fulltext": "业务技术-AI应用研发工程师-搜索终端\n业务技术-AI应用研发工程师-搜索终端\n\n基础信息\n工作地点:杭州\n\n职位描述\n1. 深度参与核心业务架构与研发:深度参与淘宝搜索、拍立淘及AI助手等亿级流量核心业务的客户端架构设计、功能研发与持续优化。聚焦用户体验与商业效率的双重提升,你将与产品、算法、前端等多团队紧密协作,从需求洞察到技术落地,全程驱动搜索功能的迭代演进,打造“快、准、懂你”的智能搜索体验。\n2. 主导端侧基础设施与性能极致优化:主导搜索客户端基础库、通用组件及动态化框架的建设与升级,构建高内聚、低耦合、可扩展的技术底座。通过自动化、可视化的工具链,解决启动速度、流畅度、内存占用等极致性能难题,显著提升业务迭代效率与系统稳定性,为搜索业务的规模化发展提供坚实支撑。\n3. 探索端智能与AI交互的前沿方向:积极探索“端侧AI”与搜索融合的创新场景,重点投入图像搜索(以图搜图)、多模态理解、大模型(如GPT类技术)在移动端侧的工程化落地。推动“从关键词到意图理解”、“从结果列表到对话式导购”的体验跃迁,你将有机会参与从0到1的创新产品孵化,定义行业领先的智能搜索新范式。\n4. 参与 Agent 系统核心模块的设计与落地,覆盖任务规划、推理执行、上下文增强、记忆管理、工具编排以及运行时稳定性保障;深度对接业务场景,将通用 Agent 框架沉淀为面向业务的可复用能力组件;负责从需求拆解、Prompt/工作流设计、工具与数据接入、灰度上线到效果回流的全链路交付,确保 Agent 在真实流量下满足业务的准确率、时延与成本指标。\n5. 构建 Agent 全链路观测与 Trace 体系,记录 Agent 执行过程中的上下文输入、工具调用、文件变更、测试结果、人工干预、失败原因和最终产物;支持对 Agent 行为、任务效果、失败 case、成本和性能进行多维分析与归因,为后续优化和规模化落地提供依据。建立自动化评测、回测和 case 分析机制,围绕真实业务任务构建评测数据集、验证标准和效果指标;通过模型选择、上下文优化、工具链改造、Prompt / Skill 调整、Workflow 编排等方式,持续提升 Agent 的任务成功率、稳定性、可控性和交付质量\n\n职位要求\n1. 2年以上前端/客户端/终端开发经验,对大模型、AI Agent、工具调用、RAG、上下文工程、Workflow 编排等方向有实际理解或项目经验\n2. 业务理解能力强,具备良好的业务架构基础,熟悉AI技术和应用,理解设计模式,在项目或产品中有很好的实践\n3. 沟通能力良好,责任心强,对技术有激情,有良好的快速学习能力\n4. 有服务端开发经验,熟悉跨端技术,参与过大型项目者优先\n5. 了解搜索引擎,算法,图像视频,机器学习知识者优先,熟悉 Prompt Engineering、RAG、Function Calling、Agent 编排范式,有基于 LangGraph、LlamaIndex、AutoGen、Dify、AgentScope等框架的实战经验者优先\n1. 深度参与核心业务架构与研发:深度参与淘宝搜索、拍立淘及AI助手等亿级流量核心业务的客户端架构设计、功能研发与持续优化。聚焦用户体验与商业效率的双重提升,你将与产品、算法、前端等多团队紧密协作,从需求洞察到技术落地,全程驱动搜索功能的迭代演进,打造“快、准、懂你”的智能搜索体验。\n2. 主导端侧基础设施与性能极致优化:主导搜索客户端基础库、通用组件及动态化框架的建设与升级,构建高内聚、低耦合、可扩展的技术底座。通过自动化、可视化的工具链,解决启动速度、流畅度、内存占用等极致性能难题,显著提升业务迭代效率与系统稳定性,为搜索业务的规模化发展提供坚实支撑。\n3. 探索端智能与AI交互的前沿方向:积极探索“端侧AI”与搜索融合的创新场景,重点投入图像搜索(以图搜图)、多模态理解、大模型(如GPT类技术)在移动端侧的工程化落地。推动“从关键词到意图理解”、“从结果列表到对话式导购”的体验跃迁,你将有机会参与从0到1的创新产品孵化,定义行业领先的智能搜索新范式。\n4. 参与 Agent 系统核心模块的设计与落地,覆盖任务规划、推理执行、上下文增强、记忆管理、工具编排以及运行时稳定性保障;深度对接业务场景,将通用 Agent 框架沉淀为面向业务的可复用能力组件;负责从需求拆解、Prompt/工作流设计、工具与数据接入、灰度上线到效果回流的全链路交付,确保 Agent 在真实流量下满足业务的准确率、时延与成本指标。\n5. 构建 Agent 全链路观测与 Trace 体系,记录 Agent 执行过程中的上下文输入、工具调用、文件变更、测试结果、人工干预、失败原因和最终产物;支持对 Agent 行为、任务效果、失败 case、成本和性能进行多维分析与归因,为后续优化和规模化落地提供依据。建立自动化评测、回测和 case 分析机制,围绕真实业务任务构建评测数据集、验证标准和效果指标;通过模型选择、上下文优化、工具链改造、Prompt / Skill 调整、Workflow 编排等方式,持续提升 Agent 的任务成功率、稳定性、可控性和交付质量\n1. 2年以上前端/客户端/终端开发经验,对大模型、AI Agent、工具调用、RAG、上下文工程、Workflow 编排等方向有实际理解或项目经验\n2. 业务理解能力强,具备良好的业务架构基础,熟悉AI技术和应用,理解设计模式,在项目或产品中有很好的实践\n3. 沟通能力良好,责任心强,对技术有激情,有良好的快速学习能力\n4. 有服务端开发经验,熟悉跨端技术,参与过大型项目者优先\n5. 了解搜索引擎,算法,图像视频,机器学习知识者优先,熟悉 Prompt Engineering、RAG、Function Calling、Agent 编排范式,有基于 LangGraph、LlamaIndex、AutoGen、Dify、AgentScope等框架的实战经验者优先",
    "standard_classification": {
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