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        "responsibilities": "负责构建支撑AI Agent全生命周期的核心基础设施，涵盖设计构建、训练优化、安全部署、高并发调度及服务化交付等，为Agent的规模化落地提供稳定、高效、安全的底层能力。\n具体职责包括以下相关方向的一项或多项：\n1.Agent基础设施：设计高并发、可扩展的Agent框架，覆盖沙箱执行、容器编排、任务调度及状态管理，支持训练优化与安全部署。\n2.安全与稳定性：构建沙箱隔离与委托身份认证，确保API安全调用，并实现检查点恢复机制保障长任务可靠性。\n3.平台服务能力：开发LLM上下文预计算、知识检索等优化能力，封装SDK/API（如向量检索、观测体系）提升推理效率。\n4.AI能力产品化：模块化输出开发套件（如CLI/SKLLS），降低Agent构建与调优门槛，支持算法迭代优化。\n5.技术前瞻与落地：跟踪Agent生态技术进展，推动新技术规模化应用，持续优化架构性能与易用性。\n目标：通过高效、安全、先进的基础设施，实现AI Agent从开发到生产的全流程支持，加速规模化落地。",
        "requirements_text": "1.基础条件：\n● 计算机、软件工程、人工智能等相关专业优先。\n● 有顶会论文/高影响项目/开源贡献者加分。\n2.专业能力:\n● 技术基础：扎实的计算机基础（OS/网络/数据库），精通至少一门编程语言（Go/Python/Java/C++/Rust/TypeScript），熟悉后端技术栈（微服务/消息队列/缓存）及云原生（K8s/Serverless）或安全隔离技术（Docker/gVisor）。\n● AI Agent 专精领域：深入理解大模型原理，熟悉至少一种Agent框架（LangGraph/ADK/LangChain/AutoGen/MetaGPT等）或核心组件（RAG/工具调用/SKILLS），具备Agent全生命周期管理（训练/评测/部署）经验，有强化学习或规划算法背景优先。\n● Agent Ops 运维实践：掌握LLMOps（模型版本/监控/部署）及AgentOps（编排/自愈/状态管理），熟悉可观测性系统（链路追踪/日志分析）。\n● 工程与交付能力：擅长AI Coding快速原型开发，熟悉测试与变更管理（CI/静态分析），有高并发优化或多租户隔离经验。\n3.能力特质：\n● 对AI原生应用有热情，能复现前沿技术；追求简洁可扩展的架构，沟通协作能力强。\n加分项：\n● 有Agent优化实战经验、参与Agent平台开发、熟悉上下文工程或多Agent协同系统。",
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    "fulltext": "Agent Infra工程师\nAgent Infra工程师\n\n基础信息\n毕业起止时间要求：2026-11-01 - 2027-10-31\n职位类别：技术类\n招聘项目：阿里巴巴2027届应届生\n工作地点：北京 / 广州 / 杭州 / 上海 / 深圳\n\n职位描述\n负责构建支撑AI Agent全生命周期的核心基础设施，涵盖设计构建、训练优化、安全部署、高并发调度及服务化交付等，为Agent的规模化落地提供稳定、高效、安全的底层能力。\n具体职责包括以下相关方向的一项或多项：\n1.Agent基础设施：设计高并发、可扩展的Agent框架，覆盖沙箱执行、容器编排、任务调度及状态管理，支持训练优化与安全部署。\n2.安全与稳定性：构建沙箱隔离与委托身份认证，确保API安全调用，并实现检查点恢复机制保障长任务可靠性。\n3.平台服务能力：开发LLM上下文预计算、知识检索等优化能力，封装SDK/API（如向量检索、观测体系）提升推理效率。\n4.AI能力产品化：模块化输出开发套件（如CLI/SKLLS），降低Agent构建与调优门槛，支持算法迭代优化。\n5.技术前瞻与落地：跟踪Agent生态技术进展，推动新技术规模化应用，持续优化架构性能与易用性。\n目标：通过高效、安全、先进的基础设施，实现AI Agent从开发到生产的全流程支持，加速规模化落地。\n\n职位要求\n1.基础条件：\n● 计算机、软件工程、人工智能等相关专业优先。\n● 有顶会论文/高影响项目/开源贡献者加分。\n2.专业能力:\n● 技术基础：扎实的计算机基础（OS/网络/数据库），精通至少一门编程语言（Go/Python/Java/C++/Rust/TypeScript），熟悉后端技术栈（微服务/消息队列/缓存）及云原生（K8s/Serverless）或安全隔离技术（Docker/gVisor）。\n● AI Agent 专精领域：深入理解大模型原理，熟悉至少一种Agent框架（LangGraph/ADK/LangChain/AutoGen/MetaGPT等）或核心组件（RAG/工具调用/SKILLS），具备Agent全生命周期管理（训练/评测/部署）经验，有强化学习或规划算法背景优先。\n● Agent Ops 运维实践：掌握LLMOps（模型版本/监控/部署）及AgentOps（编排/自愈/状态管理），熟悉可观测性系统（链路追踪/日志分析）。\n● 工程与交付能力：擅长AI Coding快速原型开发，熟悉测试与变更管理（CI/静态分析），有高并发优化或多租户隔离经验。\n3.能力特质：\n● 对AI原生应用有热情，能复现前沿技术；追求简洁可扩展的架构，沟通协作能力强。\n加分项：\n● 有Agent优化实战经验、参与Agent平台开发、熟悉上下文工程或多Agent协同系统。\n\n在招业务\n阿里巴巴控股集团 / 阿里国际数字商业集团 / 阿里云 / Token Foundry / 千问事业部\n负责构建支撑AI Agent全生命周期的核心基础设施，涵盖设计构建、训练优化、安全部署、高并发调度及服务化交付等，为Agent的规模化落地提供稳定、高效、安全的底层能力。\n具体职责包括以下相关方向的一项或多项：\n1.Agent基础设施：设计高并发、可扩展的Agent框架，覆盖沙箱执行、容器编排、任务调度及状态管理，支持训练优化与安全部署。\n2.安全与稳定性：构建沙箱隔离与委托身份认证，确保API安全调用，并实现检查点恢复机制保障长任务可靠性。\n3.平台服务能力：开发LLM上下文预计算、知识检索等优化能力，封装SDK/API（如向量检索、观测体系）提升推理效率。\n4.AI能力产品化：模块化输出开发套件（如CLI/SKLLS），降低Agent构建与调优门槛，支持算法迭代优化。\n5.技术前瞻与落地：跟踪Agent生态技术进展，推动新技术规模化应用，持续优化架构性能与易用性。\n目标：通过高效、安全、先进的基础设施，实现AI Agent从开发到生产的全流程支持，加速规模化落地。\n1.基础条件：\n● 计算机、软件工程、人工智能等相关专业优先。\n● 有顶会论文/高影响项目/开源贡献者加分。\n2.专业能力:\n● 技术基础：扎实的计算机基础（OS/网络/数据库），精通至少一门编程语言（Go/Python/Java/C++/Rust/TypeScript），熟悉后端技术栈（微服务/消息队列/缓存）及云原生（K8s/Serverless）或安全隔离技术（Docker/gVisor）。\n● AI Agent 专精领域：深入理解大模型原理，熟悉至少一种Agent框架（LangGraph/ADK/LangChain/AutoGen/MetaGPT等）或核心组件（RAG/工具调用/SKILLS），具备Agent全生命周期管理（训练/评测/部署）经验，有强化学习或规划算法背景优先。\n● Agent Ops 运维实践：掌握LLMOps（模型版本/监控/部署）及AgentOps（编排/自愈/状态管理），熟悉可观测性系统（链路追踪/日志分析）。\n● 工程与交付能力：擅长AI Coding快速原型开发，熟悉测试与变更管理（CI/静态分析），有高并发优化或多租户隔离经验。\n3.能力特质：\n● 对AI原生应用有热情，能复现前沿技术；追求简洁可扩展的架构，沟通协作能力强。\n加分项：\n● 有Agent优化实战经验、参与Agent平台开发、熟悉上下文工程或多Agent协同系统。",
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