返回信息流AI应用研发/agent优化工程师
岗位职责：
围绕真实电商核心场景，参与AI应用的系统化构建与优化，把AI变为业务增长引擎。你将参与从需求洞察到系统构建的全流程，通过研发智能应用与工具，提升业务效率与效果，实现技术驱动业务增长的完整闭环。具体工作包括：
1）需求理解与归因：深入业务场景，利用数据挖掘完成现象归因，精准识别高价值问题，将业务痛点转化为明确的AI解决目标。
2）AI应用架构设计：面向业务需求，设计AI原生系统架构，规划Agent核心模块（记忆管理、推理策略、工具编排），兼顾灵活性与工程可落地性。
3）全链路技术实现：负责Agent关键模块工程落地（意图识别、任务拆解、反思纠错）；搭建AI外部能力体系（RAG知识库、长短期记忆、工具调用、多Agent协作）；构建多模态感知与推理能力，解决UI自动化、视觉理解、多模态会话等场景落地问题；封装标准化SDK/API，构建全链路观测与归因体系。
4）数据飞轮与评测体系：打造高质量数据生产链路，探索合成数据与蒸馏技术；设计AI应用效果评估体系，构建自动化评估框架，建立离线与在线指标联动的量化评估能力。
5）系统迭代与性能优化：建立自动化评测与回测机制，持续收敛效果最优路径；优化高并发场景性能，通过异步处理与降级策略保障稳定性；沉淀方法论与可复用组件，推动AI能力规模化落地。
岗位要求：
AI应用研发：
1、AI编程工具重度玩家：Cursor、Claude code等AI编程工具重度或顶级玩家，具备极强的Prompt编写与调优能力，有过完整的项目级开发经验，理解如何让AI写出生产级代码
2、大模型能力理解与掌握：理解主流LLM的能力与局限，能够清晰拆解任务并通过LLM或确定性逻辑兜底实现；熟悉主流大模型的应用范式(Context Engineering、Prompt Engineering、Agent、工具/函数调用等等)及主流Agent框架(如LangChain等)，具备大模型幻觉、Prompt注入等风险的工程化应对思路。
3、扎实的代码和工程能力：具备扎实的计算机基础知识，深入理解数据结构、算法、网络和操作系统等相关知识，能至少在一种主流编程语言（如 Java / Python / JS 等）上有深度的实践经验，掌握常见工程实践并具备优秀的Coding 能力，能够根据场景灵活选型并快速上手。
AI优化工程师：
1、模型理解与优化：深入理解Transformer和主流LLM模型架构演进原理，对后训练算法有实操经验和深刻认知，拥有Agentic RL训练实操经验者优先
2、AI应用构建能力：掌握主流AI协议（MCP、Skills等）、记忆系统（Memory）、知识库（RAG），独立开发过具备一定影响力AI应用者优先
3、代码与工程能力：较强Python编程能力，熟练掌握Pytorch，了解大模型训练与推理框架（Megatron-LM、vLLM、DeepSpeed等），能高效处理分布式环境下的工程问题。
4、数据构建能力：有很强的Data-centric AI的意识，精通后训练所需高质量数据挖掘与构造，具备合成数据（Synthetic Data）与动作轨迹（Trajectory）构建实操经验者优先
5、评测能力：拒绝盲目调参，能针对Agent任务设计科学的评测体系（LLM-as-a-Judge），能基于评测结果精准分析和定位问题，具备复杂多步任务的量化评估能力者优先
联系方式：juanfeng.wjy@taobao.com
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淘天交易团队-AI应用研发/agent优化工程师 实习可转正（帮转）
zzzyyyxxx
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