{
    "schema_version": "via_ai_product_manager_jobs_v1",
    "data_type": "ai_product_manager_jobs",
    "job": {
        "job_title": "AI agent平台研发工程师",
        "job_level": "校招",AI生成
        "work_category": "全职",AI生成
        "department": "阿里云",
        "location": "北京 / 杭州 / 上海",
        "work_mode": "未披露",AI生成
        "job_category": "技术类"AI生成
    },
    "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。"
    },
    "compensation": {
        "salary_range": {
            "min": "",
            "max": "",
            "currency": "未披露",
            "cycle": "未披露"
        },
        "benefits": "未披露"
    },
    "requirements": {
        "working_years": "",
        "degree": "未披露",
        "language": "未披露",AI生成
        "visa_support": "未披露",
        "responsibilities": "参与打造业界领先的 AI 底层平台，在超大规模的异构数据与算力基座上，构建面向全场景 AI Agent 的运行、通信、存储、调度与反馈处理框架，参与Agent框架、AI 网关、AI Registry设计，定义新一代的 AI 基础设施。\n1. 建设AI Agent 核心基础设施：打造支撑海量 Agent 高效运行与演进的新一代运行、通信、数据处理平台。通过构建高性能的数据存储、检索引擎及计算流水线，挖掘海量Agent 运行时数据、交互轨迹及上下文中信息价值；\n2. 核心架构与功能研发： 参与全公司级 AI Agent 底层数据与计算平台的设计与研发，提供支撑 Agent 运行的高效数据采集、处理、存储与检索能力；\n3. 数据飞轮建设： 设计并研发 Agent 交互数据的收集、清洗与自动化评估系统，构建高质量的数据反馈回路（Feedback Loop），持续驱动大模型与 Agent 能力的迭代升级；\n4. Agent 运行时基座： 研发稳定、高可用的 Agent 运行时（Runtime）架构和数据基础设施，包括但不限于上下文prompt、skills及长短期记忆（Memory）管理、状态持久化及高并发任务调度引擎。",
        "requirements_text": "1. 基础扎实： 计算机、软件工程、人工智能等相关专业，扎实的计算机基础（包括但不限于数据结构与算法、操作系统、计算机网络等）；\n2. 编码功底： 优秀的编程能力，熟练掌握至少一门主流服务端编程语言（如 C/C++、Go、Java 或 Rust），拥有良好的代码习惯和工程架构素养；\n3. 拥抱 AI 时代： 对大模型（LLM）和 AI 前沿技术有浓厚兴趣和极高的热情。熟悉基础的 Prompt 工程、Agent 核心架构（如 ReAct、Plan-and-Solve 等）或 RAG 相关技术栈；\n4. 底层技术嗅觉： 熟悉分布式系统设计，了解高性能网络服务器编程原理，对异步 IO、内存管理、多线程并发同步等机制有深刻认知。有分布式存储、数据库内核相关研发项目经验者优先；\n5. 综合素质： 有强烈的好奇心、自驱力和极快的学习能力，能够面对复杂的系统性难题迎难而上，具备良好的逻辑分析与沟通协作精神。\n加分项（满足其一即可）：\n1. 源码极客： 曾深入阅读并研究过知名底层开源项目源码（如 Lucene、RocksDB、Kafka、RocketMQ、Higress、Nacos、AgentScope、LanceDB、Milvus 等）；\n2. AI 实战派： 在实验室课题或顶级科技公司中，有过大模型微调、Agent 框架层开发、或向量数据库（Vector DB）相关底层研发经验；\n3. 学术/竞赛达人： 在计算机系统、数据库顶级会议（如 SIGMOD、VLDB、OSDI、SOSP 等）发表过论文，或在 ACM/ICPC 等重磅程序设计竞赛中获得过优异成绩。",
        "skills": [AI生成
            "Java",
            "C++",
            "Rust",
            "Kafka",
            "React",
            "数据结构",
            "分布式系统",
            "数据库",
            "模型微调",
            "学习能力",
            "Go",
            "大语言模型",
            "检索增强生成",
            "C语言"
        ],
        "preferred_qualifications": "有分布式存储、数据库内核相关研发项目经验者优先；加分项（满足其一即可）：",
        "job_highlights": "未披露"
    },
    "contact": {
        "recruiter_name": "未披露",
        "contact_methods": [
            {
                "type": "apply_link",
                "value": "https://campus-talent.alibaba.com/campus/position/199907780019?deptCodes="
            }
        ]
    },
    "posting": {
        "posting_id": "199907780019",
        "post_date": "2026-08-06",
        "hire_time": "未披露",
        "update_date": "20260917",
        "job_url": "https://campus-talent.alibaba.com/campus/position/199907780019?deptCodes="
    },
    "fulltext": "AI agent平台研发工程师\nAI agent平台研发工程师\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 / 杭州 / 上海\n\n职位描述\n参与打造业界领先的 AI 底层平台，在超大规模的异构数据与算力基座上，构建面向全场景 AI Agent 的运行、通信、存储、调度与反馈处理框架，参与Agent框架、AI 网关、AI Registry设计，定义新一代的 AI 基础设施。\n1. 建设AI Agent 核心基础设施：打造支撑海量 Agent 高效运行与演进的新一代运行、通信、数据处理平台。通过构建高性能的数据存储、检索引擎及计算流水线，挖掘海量Agent 运行时数据、交互轨迹及上下文中信息价值；\n2. 核心架构与功能研发： 参与全公司级 AI Agent 底层数据与计算平台的设计与研发，提供支撑 Agent 运行的高效数据采集、处理、存储与检索能力；\n3. 数据飞轮建设： 设计并研发 Agent 交互数据的收集、清洗与自动化评估系统，构建高质量的数据反馈回路（Feedback Loop），持续驱动大模型与 Agent 能力的迭代升级；\n4. Agent 运行时基座： 研发稳定、高可用的 Agent 运行时（Runtime）架构和数据基础设施，包括但不限于上下文prompt、skills及长短期记忆（Memory）管理、状态持久化及高并发任务调度引擎。\n\n职位要求\n1. 基础扎实： 计算机、软件工程、人工智能等相关专业，扎实的计算机基础（包括但不限于数据结构与算法、操作系统、计算机网络等）；\n2. 编码功底： 优秀的编程能力，熟练掌握至少一门主流服务端编程语言（如 C/C++、Go、Java 或 Rust），拥有良好的代码习惯和工程架构素养；\n3. 拥抱 AI 时代： 对大模型（LLM）和 AI 前沿技术有浓厚兴趣和极高的热情。熟悉基础的 Prompt 工程、Agent 核心架构（如 ReAct、Plan-and-Solve 等）或 RAG 相关技术栈；\n4. 底层技术嗅觉： 熟悉分布式系统设计，了解高性能网络服务器编程原理，对异步 IO、内存管理、多线程并发同步等机制有深刻认知。有分布式存储、数据库内核相关研发项目经验者优先；\n5. 综合素质： 有强烈的好奇心、自驱力和极快的学习能力，能够面对复杂的系统性难题迎难而上，具备良好的逻辑分析与沟通协作精神。\n加分项（满足其一即可）：\n1. 源码极客： 曾深入阅读并研究过知名底层开源项目源码（如 Lucene、RocksDB、Kafka、RocketMQ、Higress、Nacos、AgentScope、LanceDB、Milvus 等）；\n2. AI 实战派： 在实验室课题或顶级科技公司中，有过大模型微调、Agent 框架层开发、或向量数据库（Vector DB）相关底层研发经验；\n3. 学术/竞赛达人： 在计算机系统、数据库顶级会议（如 SIGMOD、VLDB、OSDI、SOSP 等）发表过论文，或在 ACM/ICPC 等重磅程序设计竞赛中获得过优异成绩。\n\n在招业务\n阿里云\n参与打造业界领先的 AI 底层平台，在超大规模的异构数据与算力基座上，构建面向全场景 AI Agent 的运行、通信、存储、调度与反馈处理框架，参与Agent框架、AI 网关、AI Registry设计，定义新一代的 AI 基础设施。\n1. 建设AI Agent 核心基础设施：打造支撑海量 Agent 高效运行与演进的新一代运行、通信、数据处理平台。通过构建高性能的数据存储、检索引擎及计算流水线，挖掘海量Agent 运行时数据、交互轨迹及上下文中信息价值；\n2. 核心架构与功能研发： 参与全公司级 AI Agent 底层数据与计算平台的设计与研发，提供支撑 Agent 运行的高效数据采集、处理、存储与检索能力；\n3. 数据飞轮建设： 设计并研发 Agent 交互数据的收集、清洗与自动化评估系统，构建高质量的数据反馈回路（Feedback Loop），持续驱动大模型与 Agent 能力的迭代升级；\n4. Agent 运行时基座： 研发稳定、高可用的 Agent 运行时（Runtime）架构和数据基础设施，包括但不限于上下文prompt、skills及长短期记忆（Memory）管理、状态持久化及高并发任务调度引擎。\n1. 基础扎实： 计算机、软件工程、人工智能等相关专业，扎实的计算机基础（包括但不限于数据结构与算法、操作系统、计算机网络等）；\n2. 编码功底： 优秀的编程能力，熟练掌握至少一门主流服务端编程语言（如 C/C++、Go、Java 或 Rust），拥有良好的代码习惯和工程架构素养；\n3. 拥抱 AI 时代： 对大模型（LLM）和 AI 前沿技术有浓厚兴趣和极高的热情。熟悉基础的 Prompt 工程、Agent 核心架构（如 ReAct、Plan-and-Solve 等）或 RAG 相关技术栈；\n4. 底层技术嗅觉： 熟悉分布式系统设计，了解高性能网络服务器编程原理，对异步 IO、内存管理、多线程并发同步等机制有深刻认知。有分布式存储、数据库内核相关研发项目经验者优先；\n5. 综合素质： 有强烈的好奇心、自驱力和极快的学习能力，能够面对复杂的系统性难题迎难而上，具备良好的逻辑分析与沟通协作精神。\n加分项（满足其一即可）：\n1. 源码极客： 曾深入阅读并研究过知名底层开源项目源码（如 Lucene、RocksDB、Kafka、RocketMQ、Higress、Nacos、AgentScope、LanceDB、Milvus 等）；\n2. AI 实战派： 在实验室课题或顶级科技公司中，有过大模型微调、Agent 框架层开发、或向量数据库（Vector DB）相关底层研发经验；\n3. 学术/竞赛达人： 在计算机系统、数据库顶级会议（如 SIGMOD、VLDB、OSDI、SOSP 等）发表过论文，或在 ACM/ICPC 等重磅程序设计竞赛中获得过优异成绩。",
    "standard_classification": {
        "std_category_code": "T009",
        "std_aux_codes": [],
        "std_category_status": null,
        "std_taxonomy_version": "20261104"
    }
}