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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"job": {
"job_title": "阿里云智能-Agent研发专家-智能服务方向-杭州",
"job_level": "专家",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "云智能集团",
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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": {
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"company_description": "阿里云提供云基础设施、AI模型、智能体和计算服务。"
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"degree": "本科",
"language": "未披露",AI生成
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"responsibilities": "系统架构\n设计系统架构蓝图,选择适合的技术栈,通过合理的技术选型和服务拆分,保障系统未来的高可用、可扩展与安全性。\n数据模型\n将业务领域抽象为结构化、高性能、易维护的数据模型,定义数据实体、关系和生命周期。\nAPI实现\n与产品设计前端工程师密切合作,提供稳定、高效、安全的API服务,并共同保障端到端的体验。\n后端工程\n基于 AI 软件开发新范式建立从编码、测试到部署的流程,构建完善的可观测性体系,保障研发效率和线上服务的稳定性。\nAI Agent工程\n理解和构建对应业务领域的意图空间和知识工程体系;负责模型和框架选型、开发和优化Prompt & Context & Harness、RAG、Memory、MCP、Skills等AI Agent核心组件;建立AI Agent的评测体系,通过'评测->归因->分析->改进'闭环持续驱动AI Agent的准确性、鲁棒性和泛化能力。",
"requirements_text": "• 有主导小型系统架构设计并成功落地的经验\n• 有大规模、高并发系统实践经验\n• 有将AI工具深度融入研发全流程的实践经验\n• 有AI Agent系统设计与开发经验(含意图识别、RAG、评测闭环等)\n• 精通复杂系统的架构方法论,能主导设计高可用、可扩展的系统蓝图。\n• 具备前瞻性的技术视野,能评估并引入新技术驱动架构演进。\n• 能设计并落地系统级的非功能性需求保障方案(如 SLA、容灾、安全)。\n• 具备平台化思维,能设计支撑多业务场景的共享技术模块。\n• 精通复杂业务领域的建模与抽象,能设计清晰、灵活、可扩展的领域模型。\n• 能主导核心业务域的模型设计与演进,保障模型的准确性与生命力。\n• 具备强大的逻辑思辨能力,能厘清复杂业务规则并将其系统化。\n• 能通过模型驱动,发现并解决业务架构与系统架构的不匹配问题。\n• 具备系统级的工程化视野,能设计和优化团队的开发、测试、部署流程。\n• 能深度集成AI工具到研发全链路,实现架构设计、代码生成与质量检查的智能化。\n• 能构建和完善系统的可观测性体系(日志、监控、链路追踪)。\n• 精通性能调优与稳定性治理,具备处理线上紧急故障的能力。\n• 具备优秀的技术布道能力,能主导技术方案评审,并影响团队的技术决策。\n• 善于进行跨团队的技术协调,解决复杂项目中的依赖和冲突。\n• 能直接与客户或业务方进行深度技术交流,建立信任并引导技术方向。\n• 具备产品思维,能从业务成果角度权衡技术方案的投入与产出。\n• 精通复杂业务场景的AI Agent架构设计,能构建完整的意图空间和知识工程体系。\n• 深度掌握Prompt & Context & Harness、RAG、Memory、MCP、Skills等核心组件的选型与优化。\n• 能设计并实现AI Agent的Memory机制和工具调用(MCP)体系。\n• 建立系统化的AI Agent评测闭环,通过'评测->归因->分析->改进'持续驱动Agent能力提升。\n• 具备模型选型和微调能力,能为特定业务场景选择最优的模型方案。",
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"fulltext": "阿里云智能-Agent研发专家-智能服务方向-杭州\n阿里云智能-Agent研发专家-智能服务方向-杭州\n\n基础信息\n工作地点:杭州\n\n职位描述\n系统架构\n设计系统架构蓝图,选择适合的技术栈,通过合理的技术选型和服务拆分,保障系统未来的高可用、可扩展与安全性。\n数据模型\n将业务领域抽象为结构化、高性能、易维护的数据模型,定义数据实体、关系和生命周期。\nAPI实现\n与产品设计前端工程师密切合作,提供稳定、高效、安全的API服务,并共同保障端到端的体验。\n后端工程\n基于 AI 软件开发新范式建立从编码、测试到部署的流程,构建完善的可观测性体系,保障研发效率和线上服务的稳定性。\nAI Agent工程\n理解和构建对应业务领域的意图空间和知识工程体系;负责模型和框架选型、开发和优化Prompt & Context & Harness、RAG、Memory、MCP、Skills等AI Agent核心组件;建立AI Agent的评测体系,通过'评测->归因->分析->改进'闭环持续驱动AI Agent的准确性、鲁棒性和泛化能力。\n\n职位要求\n• 有主导小型系统架构设计并成功落地的经验\n• 有大规模、高并发系统实践经验\n• 有将AI工具深度融入研发全流程的实践经验\n• 有AI Agent系统设计与开发经验(含意图识别、RAG、评测闭环等)\n• 精通复杂系统的架构方法论,能主导设计高可用、可扩展的系统蓝图。\n• 具备前瞻性的技术视野,能评估并引入新技术驱动架构演进。\n• 能设计并落地系统级的非功能性需求保障方案(如 SLA、容灾、安全)。\n• 具备平台化思维,能设计支撑多业务场景的共享技术模块。\n• 精通复杂业务领域的建模与抽象,能设计清晰、灵活、可扩展的领域模型。\n• 能主导核心业务域的模型设计与演进,保障模型的准确性与生命力。\n• 具备强大的逻辑思辨能力,能厘清复杂业务规则并将其系统化。\n• 能通过模型驱动,发现并解决业务架构与系统架构的不匹配问题。\n• 具备系统级的工程化视野,能设计和优化团队的开发、测试、部署流程。\n• 能深度集成AI工具到研发全链路,实现架构设计、代码生成与质量检查的智能化。\n• 能构建和完善系统的可观测性体系(日志、监控、链路追踪)。\n• 精通性能调优与稳定性治理,具备处理线上紧急故障的能力。\n• 具备优秀的技术布道能力,能主导技术方案评审,并影响团队的技术决策。\n• 善于进行跨团队的技术协调,解决复杂项目中的依赖和冲突。\n• 能直接与客户或业务方进行深度技术交流,建立信任并引导技术方向。\n• 具备产品思维,能从业务成果角度权衡技术方案的投入与产出。\n• 精通复杂业务场景的AI Agent架构设计,能构建完整的意图空间和知识工程体系。\n• 深度掌握Prompt & Context & Harness、RAG、Memory、MCP、Skills等核心组件的选型与优化。\n• 能设计并实现AI Agent的Memory机制和工具调用(MCP)体系。\n• 建立系统化的AI Agent评测闭环,通过'评测->归因->分析->改进'持续驱动Agent能力提升。\n• 具备模型选型和微调能力,能为特定业务场景选择最优的模型方案。\n系统架构\n设计系统架构蓝图,选择适合的技术栈,通过合理的技术选型和服务拆分,保障系统未来的高可用、可扩展与安全性。\n数据模型\n将业务领域抽象为结构化、高性能、易维护的数据模型,定义数据实体、关系和生命周期。\nAPI实现\n与产品设计前端工程师密切合作,提供稳定、高效、安全的API服务,并共同保障端到端的体验。\n后端工程\n基于 AI 软件开发新范式建立从编码、测试到部署的流程,构建完善的可观测性体系,保障研发效率和线上服务的稳定性。\nAI Agent工程\n理解和构建对应业务领域的意图空间和知识工程体系;负责模型和框架选型、开发和优化Prompt & Context & Harness、RAG、Memory、MCP、Skills等AI Agent核心组件;建立AI Agent的评测体系,通过'评测->归因->分析->改进'闭环持续驱动AI Agent的准确性、鲁棒性和泛化能力。\n• 有主导小型系统架构设计并成功落地的经验\n• 有大规模、高并发系统实践经验\n• 有将AI工具深度融入研发全流程的实践经验\n• 有AI Agent系统设计与开发经验(含意图识别、RAG、评测闭环等)\n• 精通复杂系统的架构方法论,能主导设计高可用、可扩展的系统蓝图。\n• 具备前瞻性的技术视野,能评估并引入新技术驱动架构演进。\n• 能设计并落地系统级的非功能性需求保障方案(如 SLA、容灾、安全)。\n• 具备平台化思维,能设计支撑多业务场景的共享技术模块。\n• 精通复杂业务领域的建模与抽象,能设计清晰、灵活、可扩展的领域模型。\n• 能主导核心业务域的模型设计与演进,保障模型的准确性与生命力。\n• 具备强大的逻辑思辨能力,能厘清复杂业务规则并将其系统化。\n• 能通过模型驱动,发现并解决业务架构与系统架构的不匹配问题。\n• 具备系统级的工程化视野,能设计和优化团队的开发、测试、部署流程。\n• 能深度集成AI工具到研发全链路,实现架构设计、代码生成与质量检查的智能化。\n• 能构建和完善系统的可观测性体系(日志、监控、链路追踪)。\n• 精通性能调优与稳定性治理,具备处理线上紧急故障的能力。\n• 具备优秀的技术布道能力,能主导技术方案评审,并影响团队的技术决策。\n• 善于进行跨团队的技术协调,解决复杂项目中的依赖和冲突。\n• 能直接与客户或业务方进行深度技术交流,建立信任并引导技术方向。\n• 具备产品思维,能从业务成果角度权衡技术方案的投入与产出。\n• 精通复杂业务场景的AI Agent架构设计,能构建完整的意图空间和知识工程体系。\n• 深度掌握Prompt & Context & Harness、RAG、Memory、MCP、Skills等核心组件的选型与优化。\n• 能设计并实现AI Agent的Memory机制和工具调用(MCP)体系。\n• 建立系统化的AI Agent评测闭环,通过'评测->归因->分析->改进'持续驱动Agent能力提升。\n• 具备模型选型和微调能力,能为特定业务场景选择最优的模型方案。",
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