主分类：Agent系统开发
辅助：云基础设施与系统软件研发（仅展示）
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
{
"schema_version": "via_ai_product_manager_jobs_v1",
"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "Agent Loop/Runtime智能系统专家-阿里星",
"job_level": "校招",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "千问办公",
"location": "杭州 / 上海",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "技术类"AI生成
},
"company": {
"company_name": "阿里巴巴集团",
"company_industry": "电子商务 / 云计算 / 人工智能",
"company_size": "10000人以上",
"company_website": "alibaba.com",
"company_description": "阿里巴巴集团面向消费者和企业提供电子商务、云计算及人工智能服务。"
},
"compensation": {
"salary_range": {
"min": "",
"max": "",
"currency": "未披露",
"cycle": "未披露"
},
"benefits": "未披露"
},
"requirements": {
"working_years": "",
"degree": "计算机、人工智能、分布式系统、操作系统等相关专业博士",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1、联合设计千问办公Agent Loop与云原生Runtime，以端到端任务效果为目标，推动模型、规划、上下文、工具执行和运行环境协同演进；\n2、研发长程任务规划、记忆与上下文管理、Tool-use、反思纠错和失败恢复机制，并结合Runtime状态、资源约束及故障信号实现动态重规划；\n3、设计Sandbox、Session、Checkpoint/恢复、工具执行、弹性调度和可观测体系，保障Agent任务稳定、连续、可复现地运行；\n4、建设贯穿模型—Loop—Skill—Runtime的全链路Trace、评测和问题归因体系，以线上数据驱动效果、稳定性和成本持续优化；\n5、支撑Coding、文档、IM、AI+硬件和企业工作流等创新场景，将核心突破沉淀为顶会论文、专利或开源成果。",
"requirements_text": "1、计算机、人工智能、分布式系统、操作系统等相关专业博士，或极其优秀的硕士/本科；在LLM/Agent算法或云原生/分布式系统一侧具备深入、连续的研究积累，并有能力跨越另一侧完成联合设计；\n2、原则上在NeurIPS、ICML、ICLR、ACL、KDD、SOSP、OSDI、NSDI、EuroSys、ASPLOS等CCF-A/国际顶会发表过高水平论文（建议3篇及以上），或拥有同等影响力的开源及工业成果；\n3、深入掌握以下至少一个方向，并理解其与另一侧的关键接口：Agent规划、Tool-use、Memory、Context Engineering、强化学习与评测；或Sandbox、Serverless、分布式调度、状态存储、故障恢复与可观测性；\n4、具备极强编码和系统实现能力，熟练掌握Python、Go、Rust或C++，能够从研究原型推进到大规模生产系统；\n5、能洞察复杂问题并进行跨层建模，具备好奇心、创新意识和协同影响力，愿意同时为Agent效果与系统稳定性负责。\n加分项：主导过复杂Agent或大规模分布式系统；参与OpenCode、Codex类Harness、Kubernetes、Firecracker、gVisor、Ray、vLLM等有影响力的开源项目。",
"skills": [AI生成
"Python",
"C++",
"Rust",
"Kubernetes",
"强化学习",
"分布式系统",
"建模",
"Go"
],
"preferred_qualifications": "加分项：主导过复杂Agent或大规模分布式系统",
"job_highlights": "未披露"
},
"contact": {
"recruiter_name": "未披露",
"contact_methods": [
{
"type": "apply_link",
"value": "https://campus-talent.alibaba.com/campus/position/199908480011?deptCodes="
}
]
},
"posting": {
"posting_id": "199908480011",
"post_date": "2026-08-04",
"hire_time": "未披露",
"update_date": "20260917",
"job_url": "https://campus-talent.alibaba.com/campus/position/199908480011?deptCodes="
},
"fulltext": "Agent Loop/Runtime智能系统专家-阿里星\nAgent Loop/Runtime智能系统专家-阿里星\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、联合设计千问办公Agent Loop与云原生Runtime，以端到端任务效果为目标，推动模型、规划、上下文、工具执行和运行环境协同演进；\n2、研发长程任务规划、记忆与上下文管理、Tool-use、反思纠错和失败恢复机制，并结合Runtime状态、资源约束及故障信号实现动态重规划；\n3、设计Sandbox、Session、Checkpoint/恢复、工具执行、弹性调度和可观测体系，保障Agent任务稳定、连续、可复现地运行；\n4、建设贯穿模型—Loop—Skill—Runtime的全链路Trace、评测和问题归因体系，以线上数据驱动效果、稳定性和成本持续优化；\n5、支撑Coding、文档、IM、AI+硬件和企业工作流等创新场景，将核心突破沉淀为顶会论文、专利或开源成果。\n\n职位要求\n1、计算机、人工智能、分布式系统、操作系统等相关专业博士，或极其优秀的硕士/本科；在LLM/Agent算法或云原生/分布式系统一侧具备深入、连续的研究积累，并有能力跨越另一侧完成联合设计；\n2、原则上在NeurIPS、ICML、ICLR、ACL、KDD、SOSP、OSDI、NSDI、EuroSys、ASPLOS等CCF-A/国际顶会发表过高水平论文（建议3篇及以上），或拥有同等影响力的开源及工业成果；\n3、深入掌握以下至少一个方向，并理解其与另一侧的关键接口：Agent规划、Tool-use、Memory、Context Engineering、强化学习与评测；或Sandbox、Serverless、分布式调度、状态存储、故障恢复与可观测性；\n4、具备极强编码和系统实现能力，熟练掌握Python、Go、Rust或C++，能够从研究原型推进到大规模生产系统；\n5、能洞察复杂问题并进行跨层建模，具备好奇心、创新意识和协同影响力，愿意同时为Agent效果与系统稳定性负责。\n加分项：主导过复杂Agent或大规模分布式系统；参与OpenCode、Codex类Harness、Kubernetes、Firecracker、gVisor、Ray、vLLM等有影响力的开源项目。\n\n在招业务\n千问办公\n1、联合设计千问办公Agent Loop与云原生Runtime，以端到端任务效果为目标，推动模型、规划、上下文、工具执行和运行环境协同演进；\n2、研发长程任务规划、记忆与上下文管理、Tool-use、反思纠错和失败恢复机制，并结合Runtime状态、资源约束及故障信号实现动态重规划；\n3、设计Sandbox、Session、Checkpoint/恢复、工具执行、弹性调度和可观测体系，保障Agent任务稳定、连续、可复现地运行；\n4、建设贯穿模型—Loop—Skill—Runtime的全链路Trace、评测和问题归因体系，以线上数据驱动效果、稳定性和成本持续优化；\n5、支撑Coding、文档、IM、AI+硬件和企业工作流等创新场景，将核心突破沉淀为顶会论文、专利或开源成果。\n1、计算机、人工智能、分布式系统、操作系统等相关专业博士，或极其优秀的硕士/本科；在LLM/Agent算法或云原生/分布式系统一侧具备深入、连续的研究积累，并有能力跨越另一侧完成联合设计；\n2、原则上在NeurIPS、ICML、ICLR、ACL、KDD、SOSP、OSDI、NSDI、EuroSys、ASPLOS等CCF-A/国际顶会发表过高水平论文（建议3篇及以上），或拥有同等影响力的开源及工业成果；\n3、深入掌握以下至少一个方向，并理解其与另一侧的关键接口：Agent规划、Tool-use、Memory、Context Engineering、强化学习与评测；或Sandbox、Serverless、分布式调度、状态存储、故障恢复与可观测性；\n4、具备极强编码和系统实现能力，熟练掌握Python、Go、Rust或C++，能够从研究原型推进到大规模生产系统；\n5、能洞察复杂问题并进行跨层建模，具备好奇心、创新意识和协同影响力，愿意同时为Agent效果与系统稳定性负责。\n加分项：主导过复杂Agent或大规模分布式系统；参与OpenCode、Codex类Harness、Kubernetes、Firecracker、gVisor、Ray、vLLM等有影响力的开源项目。",
"standard_classification": {
"std_category_code": "T009",
"std_aux_codes": [
"T018"
],
"std_category_status": null,
"std_taxonomy_version": "20261104"
}
}