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阿里云智能-Agent Infra 研发工程师-杭州
阿里云智能-Agent Infra 研发工程师-杭州
发布于 大约 21 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公平台工程
平台工程
Ai Agent
平台架构
开源
微服务
性能优化
网关
高可用
值不值得投
83综合评分
综合评分 83
AI基础设施前沿岗，技术成长与影响力机会极佳，平台实力强，但WLB需自行评估。
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
38K
比平台工程中位数低
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 2740 个在招 · 其中平台工程 19 个
市场机会
选择适中
杭州 · 平台工程 · 25 个在招
职位详情
关于这个职位
负责阿里云Agent平台与AI中间件的核心研发工作，参与Agent框架、Multi-Agent协作、AI网关、AgentScope等关键模块的设计、开发与性能优化，构建高可用、高性能的AI基础设施，支撑阿里云核心业务与开发者生态
最低要求
计算机相关方向，基础理论扎实，如高等数学，数据结构，算法，操作系统，软件工程，体系结构，编译原理等
ACM等计算机相关竞赛获奖者优先考虑
有专注 Agent 平台 或者 Agent Infra 某个方向经验，如Agent开发框架和组件（Langchain / ADK / AgentScope / Dify等），通用Agent（Claude Code / OpenClaw / Hermes Agent / Qwenpaw等)，以及有构建 AgentCore、Agent 平台 大型Agent平台项目经验的优先考虑
熟练掌握 Java、Python 或者 Golang 编程语言及其技术栈
具备良好的软件工程研发素质、极限编程以及敏捷开发经验者优先
熟悉 AI Agent、Skills、MCP、A2A、Memory 相关领域知识，有实际AI Agent开发、评估、调优、强化学习等经验的优先考虑
在国际会议、期刊上有高水平论文发表或者在知名开源社区有重要贡献者优先考虑，熟悉或参与开源 Langchain、Higress、AgentScope、Nacos、OpenClaw 项目者优先考虑
有强烈技术热情和好奇心，具备良好的稳定性意识和风险意识，具备良好的分析解决问题的能力、沟通以及团队合作能力
喜欢挑战性的技术研发工作，善于攻坚克难，有创新热情，积极乐观，坚韧抗压，结果导向，能够持续推动技术问题的解决和突破
能够熟练使用英文沟通者优先考虑
工作职责
参与 Agent 平台 和 AI 中间件的系统设计与实现（包括网关 & AgentScope & AI Registry）， 独立完成相关模块的完整设计、开发工作，并保证功能交付的质量与稳定性
参与 Agent 平台 和 AI 中间件的用户需求实现，主动组织、推动上下游团队的协作，按时保质地交付用户功能需求
参与 Agent 平台 和 AI 中间件的高可用能力构建，主动通过架构设计解决高可用容灾，通过单元测试、功能测试、性能测试、容灾演练等持续提升自身负责模块的稳定性能力
参与 AI 中间件的性能调优，关注前沿技术发展趋势，结合实际场景落地持续提升AI中间件的性能，打造世界一流的AI中间件产品
参与 AI 中间件的AI场景探索与落地，基于用户需求独自完成设计与开发工作，并保证功能交付的质量与稳定性
参与 AI 中间件相关的开源项目 AgentTeams、AgentScope、Nacos、Higress 影响力和标准的构建，在开源社区担任重要角色，组织社区持续发展
参与 AI Agent落地最佳实践构建，通过上下文（ Skills、Prompt、MCP ）工程、评估、持续优化Agent效果
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 站在AI Agent技术浪潮的前沿，参与构建行业级基础设施，技术成长空间巨大
- 主导或深度参与多个高影响力开源项目，个人技术品牌和行业影响力提升快
- 依托阿里云庞大业务场景和资源，技术方案能经受大规模考验并快速产品化
- 需要持续跟进AI领域快速迭代的前沿技术，并转化为可靠的产品能力
- 适合具备扎实工程功底、对AI应用与基础设施有浓厚兴趣、乐于解决复杂技术难题并渴望在开源社区建立影响力的资深技术工程师
缺点 / 挑战
- 技术难度高，需要同时应对分布式系统、AI算法、产品化等多维度挑战
- 身处核心平台团队，系统稳定性要求极高，工作压力和责任较大
角色解读
- 技术专家路线：深耕AI中间件与Agent技术，成为该领域的顶级技术专家或架构师
- 技术管理路线：带领团队负责更大范围的Agent平台或云服务产品，向技术总监发展
- 开源领袖路线：作为核心贡献者影响开源项目方向，建立行业技术影响力
- 设计和开发阿里云AI Agent平台的核心框架与组件，如AgentScope、AI网关
- 构建和优化大规模分布式Agent系统的运行、治理与协作能力
- 主导或深度参与重要开源项目（如AgentScope、Nacos）的社区建设与影响力提升
- 探索AI Agent最佳实践，将前沿技术（如MCP、A2A）落地为产品化能力
- 扎实的计算机基础（算法、操作系统、网络），精通Java/Python/Golang至少一门语言
- 具备分布式系统、微服务架构、高可用设计的实际开发与调优经验
- 深入理解AI Agent、大语言模型应用、Prompt Engineering、MCP等前沿AI领域知识
- 优秀的工程素养和协作能力，有大型项目或复杂系统开发经验，热衷开源与技术挑战
申请策略
- 深入研究阿里云智能、尤其是Agent平台相关的博客、技术文章和开源项目，面试时能体现深度了解
- 准备清晰的讲述自己过去主导或参与的技术项目，突出解决的具体问题、技术选型与个人贡献
- 展现对技术的热情和持续学习的能力，符合JD中“强烈技术热情和好奇心”的要求
- 突出与Agent、LLM应用、中间件或分布式系统相关的项目经验，尤其是架构设计与性能优化成果
- 强调在开源社区的贡献（如GitHub项目、PR、文章），或参与过的知名开源项目
- 列举处理过高并发、高可用场景的具体案例，体现系统设计能力与工程素养
- 系统性学习和实践主流AI Agent框架（如LangChain, AgentScope）及核心概念（MCP, A2A）
- 深入理解分布式系统核心原理（如一致性、容错、服务网格），并阅读相关开源项目源码
面试指南
- 回答系统设计问题时，遵循“背景-问题-方案-权衡-总结”结构，重点突出你的决策思路和技术深度
- 讨论技术趋势时，结合具体技术点（如MCP、A2A）和实际应用场景，避免空谈概念
- 讲述项目经历时，使用STAR法则，并量化你的贡献（如性能提升百分比、系统可用性提升）
- 请介绍一个你设计过的最复杂的分布式系统或中间件模块，遇到了哪些挑战，如何解决的？
- 你对AI Agent的主流技术架构（如ReAct、Multi-Agent）有何理解？认为当前最大的技术瓶颈是什么？
- 请设计一个高可用的Agent调度网关，需要考虑哪些核心要素？如何进行容灾？
- 描述一次你在开源社区或团队中推动技术标准或解决重大技术分歧的经历
- 为什么想加入阿里云Agent平台团队？你对这个领域的未来发展有什么看法？
职位点评
薪资福利85
成长发展95
工作生活60
使命价值90
薪资福利
85较高
作为阿里巴巴旗下核心云业务的技术研发岗，具备行业竞争力的薪酬福利体系，平台稳定性和保障性较高。
薪资信号市场水准 (25K-50K/月)
成长发展
95较高
岗位处于AI Agent技术前沿，深度参与多个顶级开源项目，技术成长和行业影响力构建的机会非常突出。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI Agent、MCP、A2A、Multi-Agent、Java、Golang、AgentScope、Nacos、Higress
成长机会参与开源项目影响力和标准的构建、在开源社区担任重要角色、关注前沿技术发展趋势
业务类型profit_center
工作生活
60中等
未提及办公模式与工作生活平衡相关信息，仅现场办公。作为核心平台研发，项目节奏和技术挑战可能带来较高工作强度。
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
90较高
参与打造行业级AI基础设施，支撑百万开发者与头部企业，具有显著的技术影响力和行业价值感。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
使命信号打造世界一流的AI中间件产品、影响百万开发者、支撑国内外众多头部企业
创新程度积极采用新技术
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