阿里巴巴
淘宝平台事业部-AI应用研发工程师-店小蜜开发
淘宝平台事业部-AI应用研发工程师-店小蜜开发
发布于 大约 20 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公后端开发
后端开发
Ai Coding
Jvm
Llm
Rag
分布式系统
多线程
消息队列
缓存
值不值得投
75综合评分
综合评分 75
AI前沿技术、核心业务、薪资面议，但工作强度大，WLB一般。
从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
40K
比后端开发中位数高
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 2140 个在招 · 其中后端开发 69 个
市场机会
选择面较广
杭州 · 后端开发 · 约 150 个在招
职位详情
关于这个职位
作为阿里巴巴淘天集团店小蜜团队的AI应用研发工程师，你将参与构建基于大模型Agent的智能客服系统，覆盖亿级用户的电商全链路服务场景
你将与算法团队协作，将LLM、RAG等前沿AI技术与高并发后端服务结合，打造高可用、低延迟的智能服务引擎，在真实亿级流量中定义AI客服的未来形态
最低要求
本科及以上学历，2年及以上开发工作经验，熟练使用Python/Java等编程语言，熟练使用Spring、Mybatis、Springboot、JVM、多线程、分布式服务、缓存、消息队列等技术
有一定的AI Agent、RAG、LLM应用开发项目经验，熟悉Agent基础框架实现原理，了解高可用、高扩展性的大模型/Agent工程架构
了解AI Coding，有一定的vibe coding、sdd等使用经验
具备良好的抽象设计能力，思路清晰，善于思考，能独立分析和解决问题，责任心强，具备良好的团队合作精神和承受压力的能力
有良好的项目规划和决策能力，善于捕捉业务需求、架构设计中存在的问题，并给出有效的解决措施和方法
工作职责
构建电商领域最强AI客服Agent：和算法同学协作，基于大语言模型（LLM），设计具备任务理解、工具调用、多轮推理与决策能力的智能体（Agent），让AI真正“会思考、能办事”
打造高可用AI工程系统：将RAG、动态Prompt编排、上下文管理、长期记忆等前沿AI技术，与高并发后端服务深度融合，支撑日均千万级对话请求
深耕智能客服核心场景：从“用户问一句，AI答得准”，到“用户没开口，AI已预判”，你将参与构建覆盖售前推荐、活动解读、商品对比、售后排障、物流追踪等复杂业务逻辑的智能服务引擎
参与AI与工程双轮驱动的技术基建：既探索与落地Agent框架的深度优化，体验AI Coding的编程魅力，也设计高性能、低延迟、高可用的分布式服务架构，涵盖缓存策略、JVM调优、多线程调度、微服务治理、消息队列等核心工程能力
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 阿里巴巴平台资源丰富，技术氛围浓厚，有完善的内部培训和晋升机制
- AI客服是电商核心场景，业务价值高，个人成长空间大
- 工作强度大，可能面临高压和加班，需要适应快节奏
- 技术栈要求高，需要同时掌握AI和工程，学习成本高
- 业务复杂度高，需要深入理解电商业务，沟通协作要求高
- 适合有2年以上后端开发经验，对AI应用有浓厚兴趣，愿意在电商AI领域深耕的工程师
缺点 / 挑战
- 接触亿级流量场景，技术挑战大，能快速积累高并发和AI应用经验
角色解读
- 在AI应用领域深耕，成为大模型应用架构专家，负责复杂Agent系统的设计
- 向技术管理方向发展，带领团队构建智能客服平台，推动业务创新
- 横向拓展至其他AI应用场景，如推荐、搜索等，成为电商AI领域的专家
- 与算法团队协作，基于大语言模型设计智能客服Agent，实现任务理解、工具调用、多轮推理与决策能力
- 将RAG、动态Prompt编排、上下文管理等AI技术与高并发后端服务融合，支撑日均千万级对话请求
- 构建覆盖售前推荐、活动解读、售后排障等复杂业务逻辑的智能服务引擎，提升用户体验和运营效率
- 参与AI与工程双轮驱动的技术基建，优化Agent框架，设计高性能分布式服务架构
- 熟练掌握Python或Java，以及Spring、Mybatis、Springboot等主流框架
- 具备JVM调优、多线程、分布式服务、缓存、消息队列等后端工程能力
- 有AI Agent、RAG、LLM应用开发经验，理解Agent框架原理
- 了解AI Coding工具，如vibe coding、sdd，具备良好的抽象设计和问题解决能力
申请策略
- 了解淘天集团业务和店小蜜产品，准备相关案例
- 在面试中展示对AI客服场景的理解和思考
- 突出AI项目经验，特别是Agent、RAG、LLM应用开发，量化项目成果
- 强调后端工程能力，如高并发系统设计、性能优化、分布式架构
- 展示对AI Coding工具的使用和探索，体现技术热情
- 提及业务理解能力，如电商场景的智能客服项目
- 深入学习LangChain、LlamaIndex等Agent框架，动手搭建Agent应用
- 补充RAG、向量数据库、Prompt工程等AI应用知识
面试指南
- 采用STAR法则，清晰描述项目背景、任务、行动和结果
- 强调技术选型、架构设计、性能优化和业务价值
- 展示对AI技术原理的理解和工程实践能力
- 请介绍你使用LLM构建Agent的经验，如何设计任务分解和工具调用？
- 如何优化RAG系统的检索准确性和响应速度？
- 在高并发场景下，如何设计一个低延迟的AI服务架构？
- 你如何理解AI Coding，它如何改变开发流程？
- 请描述一个你解决复杂技术问题的案例
职位点评
薪资福利75
成长发展90
工作生活50
使命价值80
薪资福利
75中等
阿里巴巴作为头部互联网公司，薪资福利具有竞争力，但JD未明确具体薪资范围，属于面议。
薪资信号面议 (30K-50K/月)
成长发展
90较高
职位涉及AI前沿技术，如LLM、Agent、RAG，且处于核心业务，成长空间大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、RAG、Agent、AI Coding
业务类型profit_center
工作生活
50较低
JD未提及工作模式，但阿里巴巴通常要求现场办公，且互联网公司工作强度较大，WLB一般。
工作模式未明确
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
80较高
AI客服提升电商服务效率，具有社会价值，且电商AI是高速增长赛道。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
使命信号用AI重新定义服务
创新程度积极采用新技术
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