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岗位背景:
随着 AI 技术的发展,软件工程的范式正在发生根本性改变,未来的工程师不只是把需求文档翻译成代码的执行者,而是端到端解决复杂问题的“系统构建者”。
在这里,你的日常工作画面不再是接需求写接口,你将直接面对真实的商业场景,用 AI 作为核心计算引擎,通过严谨的工程手段,让大模型在真实业务环境中发挥价值。你将获得一种全新的能力:跨越技术栈的边界,直接用智能技术为数亿消费者和千万商家创造看得见、摸得着的商业价值。
我们是建设核心电商系统技术底座的团队,直接支撑淘宝天猫的商业运转效率,我们致力于通过智能的新方法不断优化消费者体验、对商家的经营效率负责。我们追求智能技术的上限,将前沿的 AI 知识和澎湃的算力,转化为实实在在的生产力;我们期望成为世界一流的 AI 研究和应用团队,让科技进步真正造福万家灯火。
我们的优势:
● 顶级模型基础: 毫无保留地接入和使用最先进的基础大模型,站在巨人的肩膀上做研发;
● 算力和调用自由: 拒绝被 Quota 束缚你的想象力,我们提供无约束的 Token 消耗,让你的每一次尝试都底气十足;
● 面向 AI 时代的成长蓝图: 告别传统的职业天花板,为你定制专属的成长路径,帮助你从“技术实现者”成长为“智能系统架构师”。
------职责
聚焦核心业务场景,利用Agent等前沿技术推动AI落地。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,推动智能规模化演进,实现技术价值转化。
1. 需求理解与归因:深入业务场景,利用数据挖掘与特征分析完成现象归因;精准识别高价值问题,将模糊的业务痛点转化为明确的 AI 解决目标。
2. 架构设计:面向具体业务需求,设计 AI 原生系统架构;参与 Agent 系统核心模块的规划,包括记忆管理、推理策略与工具编排,兼顾架构的灵活性、可扩展性与工程可落地性。
3. 知识与环境构建:搭建AI与现有业务系统的交互环境,涵盖 API 接入、RAG 知识库构建、记忆方案设计;持续优化召回质量与上下文注入策略,为模型提供准确、及时的执行环境与知识支撑。
4. 核心能力实现:负责Agent关键模块的工程落地,实现意图识别、任务拆解与反思纠错闭环;封装标准化SDK/API服务,构建Agent观测体系,实现全链路追踪与多维归因分析。
5. 系统迭代与演进:建立搭建自动化评测与回测机制,通过调优与Case分析不断收敛效果与性能提升的最优路径;沉淀方法论与可复用组件,推动 AI 能力从单点验证走向规模化落地。
6. 性能优化:优化高并发场景下的系统性能,通过异步处理与降级策略保障稳定性,通过低侵入性观测手段保障系统的长期稳定运行。
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要求:1、专业要求:2027届应届毕业生,计算机、通信、软件工程、人工智能等相关专业优先
2、 学习能力:适应AI领域快速迭代,对新技术和产品保持好奇、动手能力强
3、 编程语言:熟练掌握java、python等至少一门语言
4、架构设计:具备优秀的代码设计与重构能力
5、 熟悉常见AI coding模型的使用方法,能够将其融入到日常开发中提效
AI基础素养:
6、理论基础:熟悉 Transformer 架构、Embedding 原理、大模型结构及 AI Infra 基本概念。
7、精通 RAG(检索增强生成)、掌握 LangGraph、RAG 等 AI 框架;熟悉 Prompt 优化、Agent 评测、Skill 编写。
8、 最好具备模型微调(Fine-tuning)、蒸馏、后训练经验,或有代码大模型微调经验。
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加分项:1、 有多模态大模型(VLM/VLLM)相关研究或应用经验者优先,如 Qwen-VL、LLaVA、InternVL 等
2、 有强化学习(RL)相关研究或实践经验者优先,尤其是 Tool RL、RLHF 方向
1)学习能力: 具备快速啃透前沿论文(Paper)的能力,并能将理论知识转化为工程代码。
2)开放性与动手能力: 拒绝纸上谈兵,有自己独立完成的小项目(开源项目或个人 Demo),展现极客精神。
3)好奇心与想象力: 面对未知事物有独特的想法,具备敏锐的问题定义能力和坚韧的解决问题能力。
4)审美追求: 技术亦有审美,鼓励你提出打动人心、简洁优雅的好想法。
5)高能动性: 具备强烈的自驱力,能够主动探索边界,而不是等待被分配任务。
这是一条镜像帖。来源:北邮人论坛 / job-info / #978872同步于 2026/3/13
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【淘宝直播】【组内直推】AI应用研发工程师&AI Agent优化工程师
Tobezs
2026/3/13镜像同步0 回复
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