主分类：Agent系统开发
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": "AI Agent 研发工程师-决策方向",
"job_level": "校招",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "阿里云 / 盒马",
"location": "杭州 / 上海",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "技术类"AI生成
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"company": {
"company_name": "阿里云",
"company_industry": "云计算 / 人工智能",
"company_size": "10000人以上",
"company_website": "alibaba.com",
"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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"compensation": {
"salary_range": {
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"currency": "未披露",
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
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"degree": "计算机、人工智能、数学等STEM相关专业硕士及以上学历",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1. 研发具备长程规划能力的调研 Agent。设计并实现多步推理（Reasoning）、自主信息采集（Web Browsing）、多源数据合成与矛盾校对的算法架构，提升 Agent 在处理复杂未知任务时的“认知深度”；\n2. 结合专业知识，深入分析垂直领域的业务逻辑。支持领域工具集与 DSL，使 Agent 能够精准理解并执行专业性极高的业务需求，解决“最后一公里”的落地难题；\n3. 负责长上下文（Long-context）优化、精确的工具调用（Tool Calling）以及记忆碎片管理。解决大规模 Agent 集群在实际生产环境中的延迟与稳定性问题；\n4. 针对 Deep Research 和专业领域任务，自动构建多维度的评测 Benchmark，持续提升 Agent 的决策准确率和专业度。",
"requirements_text": "1. 计算机、人工智能、数学等STEM相关专业硕士及以上学历，有深厚的数学与算法功底；\n2. 精通Python，并至少熟练掌握 Java / C++ / Go 中的一种；熟练掌握 AutoGen, LangGraph 等AI相关框架，且具备底层源码级的定制开发能力，或者熟悉 React/Next.js 等前端框架；\n3. 熟悉思维链及强化学习在推理中的应用，熟悉多模态索引及混合搜索技术，熟悉大规模非结构化数据的处理与自动化生成。\n【加分项】\n1. 在 GitHub 上有高星级的 Agent 相关开源项目或作为核心贡献者；\n2. 在 NeurIPS, ICLR, AAAI 等顶级 AI 会议发表过关于推理或智能体方向的论文；\n3. 对特定的下游行业有深厚的专业背景知识并熟悉AI应用。",
"skills": [AI生成
"Python",
"Java",
"C++",
"React",
"强化学习",
"Go",
"智能体开发"
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"preferred_qualifications": "【加分项】",
"job_highlights": "未披露"
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"contact": {
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"posting": {
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"fulltext": "AI Agent 研发工程师-决策方向\nAI Agent 研发工程师-决策方向\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：杭州 / 上海\n\n职位描述\n1. 研发具备长程规划能力的调研 Agent。设计并实现多步推理（Reasoning）、自主信息采集（Web Browsing）、多源数据合成与矛盾校对的算法架构，提升 Agent 在处理复杂未知任务时的“认知深度”；\n2. 结合专业知识，深入分析垂直领域的业务逻辑。支持领域工具集与 DSL，使 Agent 能够精准理解并执行专业性极高的业务需求，解决“最后一公里”的落地难题；\n3. 负责长上下文（Long-context）优化、精确的工具调用（Tool Calling）以及记忆碎片管理。解决大规模 Agent 集群在实际生产环境中的延迟与稳定性问题；\n4. 针对 Deep Research 和专业领域任务，自动构建多维度的评测 Benchmark，持续提升 Agent 的决策准确率和专业度。\n\n职位要求\n1. 计算机、人工智能、数学等STEM相关专业硕士及以上学历，有深厚的数学与算法功底；\n2. 精通Python，并至少熟练掌握 Java / C++ / Go 中的一种；熟练掌握 AutoGen, LangGraph 等AI相关框架，且具备底层源码级的定制开发能力，或者熟悉 React/Next.js 等前端框架；\n3. 熟悉思维链及强化学习在推理中的应用，熟悉多模态索引及混合搜索技术，熟悉大规模非结构化数据的处理与自动化生成。\n【加分项】\n1. 在 GitHub 上有高星级的 Agent 相关开源项目或作为核心贡献者；\n2. 在 NeurIPS, ICLR, AAAI 等顶级 AI 会议发表过关于推理或智能体方向的论文；\n3. 对特定的下游行业有深厚的专业背景知识并熟悉AI应用。\n\n在招业务\n阿里云 / 盒马\n1. 研发具备长程规划能力的调研 Agent。设计并实现多步推理（Reasoning）、自主信息采集（Web Browsing）、多源数据合成与矛盾校对的算法架构，提升 Agent 在处理复杂未知任务时的“认知深度”；\n2. 结合专业知识，深入分析垂直领域的业务逻辑。支持领域工具集与 DSL，使 Agent 能够精准理解并执行专业性极高的业务需求，解决“最后一公里”的落地难题；\n3. 负责长上下文（Long-context）优化、精确的工具调用（Tool Calling）以及记忆碎片管理。解决大规模 Agent 集群在实际生产环境中的延迟与稳定性问题；\n4. 针对 Deep Research 和专业领域任务，自动构建多维度的评测 Benchmark，持续提升 Agent 的决策准确率和专业度。\n1. 计算机、人工智能、数学等STEM相关专业硕士及以上学历，有深厚的数学与算法功底；\n2. 精通Python，并至少熟练掌握 Java / C++ / Go 中的一种；熟练掌握 AutoGen, LangGraph 等AI相关框架，且具备底层源码级的定制开发能力，或者熟悉 React/Next.js 等前端框架；\n3. 熟悉思维链及强化学习在推理中的应用，熟悉多模态索引及混合搜索技术，熟悉大规模非结构化数据的处理与自动化生成。\n【加分项】\n1. 在 GitHub 上有高星级的 Agent 相关开源项目或作为核心贡献者；\n2. 在 NeurIPS, ICLR, AAAI 等顶级 AI 会议发表过关于推理或智能体方向的论文；\n3. 对特定的下游行业有深厚的专业背景知识并熟悉AI应用。",
"standard_classification": {
"std_category_code": "T009",
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"std_taxonomy_version": "20261104"
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