阿里巴巴
瓴羊-AI Agent 技术专家-杭州
瓴羊-AI Agent 技术专家-杭州
发布于 大约 13 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公人工智能
人工智能
Autogen
Crm
Langgraph
Llm
Mcp协议
Rag
知识图谱
值不值得投
78综合评分
综合评分 78
阿里大平台、前沿AI Agent技术、高薪，但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
55K
比人工智能中位数低
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 1730 个在招 · 其中人工智能 91 个
市场机会
选择面较广
杭州 · 人工智能 · 97 个在招
职位详情
关于这个职位
作为阿里巴巴瓴羊的AI Agent技术专家，您将主导CRM系统的AI原生升级，设计并落地Agent系统架构，驱动业务闭环自主完成
您将负责将CRM核心能力抽象为标准化工具接口，构建高可靠连接层，并工程化落地企业知识检索与防幻觉体系
此职位要求深入一线挖掘高价值场景，搭建效果评测体系，以业务问题真正解决为核心衡量标准
最低要求
本科及以上，计算机/AI相关专业
硕士在Agent/NLP/知识图谱方向有深入研究或顶会论文优先
精通Python，5年以上AI应用/软件工程经验，具备复杂系统架构设计与技术方案决策能力
深入实践LLM工程化开发（Function Calling/RAG/LangGraph/AutoGen等），有Agent生产级上线及持续迭代经验，非Demo级
深刻理解大模型能力边界，能用工程手段系统性补齐（检索增强、结果校验、降级兜底、成本控制）
To B企业级系统（CRM/ERP/SaaS）开发或AI化改造经验优先
熟悉MCP协议、Agent评测体系、数据工程为加分项
具备优秀技术判断力与业务驱动力，能从用户真实价值出发做技术决策，跨团队推动复杂项目落地
工作职责
主导CRM AI Native升级，设计并落地Agent系统架构（任务规划、工具编排、多轮对话、长期记忆），驱动商机跟进、业绩排查等业务闭环自主完成
将CRM核心能力抽象为标准化可编排工具接口，构建高可靠连接层，保障幂等性、可观测性与异常降级
工程化落地企业知识检索与多层防幻觉体系（操作校验、来源追溯、置信度评估），确保生产环境准确可信
深入一线挖掘高价值场景，以业务问题真正解决、效率显著提升为核心衡量标准
搭建效果评测体系（自动化评测/A/B实验），建立效果-成本量化决策机制，驱动产品迭代
优先资格
硕士在Agent/NLP/知识图谱方向有深入研究或顶会论文优先
To B企业级系统（CRM/ERP/SaaS）开发或AI化改造经验优先
熟悉MCP协议、Agent评测体系、数据工程为加分项
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 阿里巴巴平台提供丰富的资源和技术积累，能接触大规模企业级应用场景
- AI Agent是当前热门领域，技术前沿，个人成长空间大
- 薪资水平高，福利待遇完善，职业发展路径清晰
- 工作强度较大，可能需要应对快速迭代和高压环境
- 技术难度高，需要持续学习最新AI技术，并解决实际落地中的复杂问题
- 跨团队协作要求高，需要较强的沟通和推动能力
缺点 / 挑战
- 适合具备深厚AI技术功底、有Agent生产级落地经验、热爱挑战并希望在大型平台实现技术价值的资深工程师
角色解读
- 在技术深度上，可向AI Agent架构师或首席科学家方向发展，主导更复杂的智能系统设计
- 在业务广度上，可转向产品管理或技术管理岗位，带领团队推动AI在CRM领域的落地
- 在行业影响力上，可成为企业级AI应用的专家，参与行业标准制定或对外输出技术影响力
- 负责CRM AI原生升级，设计Agent系统架构，包括任务规划、工具编排、多轮对话和长期记忆，实现业务闭环自动化
- 将CRM核心能力抽象为标准化工具接口，构建高可靠连接层，确保系统幂等性、可观测性和异常降级
- 工程化落地企业知识检索与防幻觉体系，通过操作校验、来源追溯和置信度评估保障生产环境准确性
- 深入业务一线挖掘高价值场景，搭建效果评测体系，通过自动化评测和A/B实验驱动产品迭代
- 精通Python，具备5年以上AI应用或软件工程经验，能进行复杂系统架构设计
- 深入实践LLM工程化开发，熟悉Function Calling、RAG、LangGraph、AutoGen等技术，有Agent生产级上线经验
- 理解大模型能力边界，能通过检索增强、结果校验、降级兜底等手段系统性补齐不足
- 具备To B企业级系统开发经验，熟悉CRM/ERP/SaaS，了解MCP协议、Agent评测体系、数据工程
申请策略
- 了解阿里巴巴瓴羊的业务方向，特别是CRM AI升级的战略，在面试中展示对业务的理解
- 准备一个完整的Agent项目案例，从架构设计到落地效果，体现技术判断力和业务驱动力
- 突出Agent相关项目经验，特别是生产级上线和迭代的案例，强调实际业务效果
- 详细描述在LLM工程化方面的技术栈，如RAG、LangGraph、AutoGen等，并量化成果
- 强调复杂系统架构设计能力，展示在可靠性、可扩展性方面的思考
- 如有To B企业级系统经验或MCP协议、评测体系经验，务必突出
- 深入学习Agent框架（如LangGraph、AutoGen）和最新研究，掌握多智能体协作模式
- 熟悉MCP协议和Agent评测体系，了解行业最佳实践
面试指南
- 采用STAR法则：情境、任务、行动、结果，具体描述项目背景、个人贡献和量化成果
- 强调技术决策的思考过程，包括权衡取舍和业务价值导向
- 展示对系统可靠性、可扩展性和可维护性的重视，结合具体设计模式或架构方案
- 请描述你设计并落地一个Agent系统的过程，包括架构选型、关键技术难点和解决方案
- 如何保证Agent在复杂业务场景中的准确性和可靠性？请举例说明防幻觉措施
- 在LLM工程化中，你如何平衡效果和成本？请谈谈你的决策机制
- 你如何将CRM核心能力抽象为可编排的工具接口？请说明设计思路
- 请谈谈你对MCP协议的理解，以及它在Agent系统中的应用
职位点评
薪资福利85
成长发展95
工作生活50
使命价值70
薪资福利
85较高
阿里巴巴作为上市巨头，提供具有竞争力的薪资和福利，但具体薪资未在JD中披露，需面议。
薪资信号面议 (40K-70K/月)
成长发展
95较高
该职位处于AI Agent前沿领域，技术挑战大，成长空间广阔，且公司平台提供丰富资源。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、LLM、Agent、RAG、LangGraph、AutoGen、Function Calling、MCP协议
业务类型profit_center
工作生活
50较低
工作地点在杭州，但未明确工作模式，互联网大厂通常工作强度较大，WLB可能一般。
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
70中等
AI Agent在CRM领域的应用具有推动企业数字化转型的社会价值，但JD中未明确使命导向。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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