阿里巴巴
业务技术-AI Agent 应用开发工程师-智能内控方向
业务技术-AI Agent 应用开发工程师-智能内控方向
发布于 大约 8 小时前普通员工/个人贡献者
杭州市
中级经验
全职员工
仅现场办公
本科
后端开发
Llm
Rag
Sql
机器学习
风控
AI 估算 · 30k–50k
阿里作为互联网大厂，AI应用开发工程师薪资水平较高，结合杭州市场行情和岗位要求，月薪3-5万合理。
职位详情
关于这个职位
该职位负责淘天内控平台的技术系统设计与核心功能开发，运用大模型和机器学习技术防控资金、业务流程、合规等复杂风险
你将参与下一代智能内控引擎的研发，探索大模型后训练、指令微调、RAG等前沿方案，并主导企业级AI应用的开发与落地，构建AI Agent和智能工作流，重塑风险的主动发现与自动化治理
适合具备AI工程经验、对风控领域感兴趣的技术人才
最低要求
本科及以上学历，计算机、人工智能、数学、统计学等相关专业优先
至少 2 年 AI 应用相关经验，具备互联网或金融科技行业风控领域背景者优先
精通至少一种编程语言（Java/Python），熟悉 SQL 及大数据处理工具（如 Hive/Spark），能独立阅读和分析大型工程代码库
具备大语言模型的工程应用经验，理解 Prompt 工程、RAG、Function Calling/Tool Use 等核心技术的原理与局限
工作职责
负责淘天内控平台的技术系统设计与核心功能开发，运用大模型（LLM）、机器学习等AI技术，系统化防控资金、业务流程、合规等复杂风险
深度参与下一代智能内控引擎的研发，将AI模型与实时策略深度融合，打造高并发、低延迟的决策系统，保障双十一等大促场景下的极致稳定性与精准性
针对内控风控这一高专业性场景，探索并落地大模型的领域后训练（Post-training）、指令微调（SFT）、检索增强生成（RAG）等前沿方案，持续提升模型在风险识别、归因分析、合规判断等任务上的准确率与可解释性
主导企业级AI应用的开发与落地，通过构建AI Agent、智能工作流（Workflow）和知识库引擎，重塑风险的主动发现、智能分析与自动化治理方案
持续跟踪大模型（LLM）、多模态、Agent框架、模型对齐与安全等前沿AI技术，并推动其在内控领域的创新应用与业务价值转化
优先资格
代码语义理解与知识工程：有代码分析（AST/调用图/Code LLM）结合大模型的实践经验，做过代码到结构化知识的自动化抽取
Agent 架构设计与工程落地：有从 0 到 1 构建接入真实工具链的 Agent 系统经历，处理过多步推理稳定性、幻觉抑制等实际工程问题
AI 安全评测与对抗测试：有 LLM 红蓝对抗实操经验，能独立构建业务场景攻击向量与评测集
具备较强的数据敏感度和问题诊断能力，能通过数据驱动方式持续优化系统表现
具备目标导向意识，能在多任务并行的情况下合理安排优先级并按时交付结果
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 阿里作为互联网巨头，平台大，技术资源丰富，能接触大规模高并发场景
- 岗位涉及大模型、Agent等前沿技术，技术成长空间大
- 内控风控是核心业务，岗位重要性高，有业务价值
- 薪资福利有竞争力，有股票期权等激励
- 技术难度大，需要持续学习前沿AI技术并落地到实际业务
- 跨团队协作要求高，需要与业务、算法、工程等多方沟通
- 适合对AI应用开发有热情，具备大模型工程经验，能适应高强度工作，希望在风控领域深耕的技术人才
缺点 / 挑战
- 工作强度可能较高，尤其是大促期间，需要应对高并发和稳定性挑战
角色解读
- 在阿里淘天集团内，可向技术专家或架构师方向发展，深入AI Agent、大模型应用等前沿领域
- 有机会参与核心风控系统的建设，积累高并发、低延迟系统的设计经验，成为风控AI领域的专家
- 随着AI技术在企业级应用中的普及，该岗位经验可向其他行业（如金融、电商）的AI应用岗位延伸
- 设计并开发淘天内控平台的核心功能，利用大模型和机器学习技术防控资金、业务流程和合规风险
- 参与智能内控引擎的研发，将AI模型与实时策略结合，构建高并发、低延迟的决策系统，保障大促场景的稳定性
- 探索大模型后训练、SFT、RAG等前沿技术，提升模型在风险识别、归因分析等任务上的准确性和可解释性
- 主导企业级AI应用落地，构建AI Agent、智能工作流和知识库引擎，实现风险的主动发现和自动化治理
- 精通Java或Python，熟悉SQL及大数据处理工具（如Hive/Spark），能独立阅读和分析大型工程代码库
- 具备大语言模型的工程应用经验，理解Prompt工程、RAG、Function Calling/Tool Use等核心技术的原理与局限
- 在代码语义理解、Agent架构设计或AI安全评测等方向有深度产出，具备数据敏感度和问题诊断能力
- 具备目标导向意识，能在多任务并行下合理安排优先级并按时交付结果
申请策略
- 了解阿里巴巴淘天集团业务，特别是内控风控方向
- 在面试中展示对AI技术落地的思考，强调业务价值转化
- 突出大模型应用经验，如RAG、Prompt工程、Agent开发等具体项目
- 强调风控或金融科技背景，展示对业务的理解
- 展示代码能力和大数据处理经验，如Java/Python、Hive/Spark的使用
- 如有代码分析、Agent架构或AI安全评测的深度产出，务必详细描述
- 深入学习大模型原理，掌握SFT、RAG、Agent框架等前沿技术
- 提升数据分析和问题诊断能力，学习如何用数据驱动优化系统
面试指南
- 使用STAR法则：情境、任务、行动、结果，具体描述项目经历
- 强调技术原理和业务价值的结合，展示对业务的理解
- 对于系统设计问题，从架构、技术选型、性能优化等方面回答
- 请描述一个你使用RAG或Agent解决实际问题的项目
- 如何保证大模型在风控场景中的准确性和可解释性？
- 在高并发场景下，如何设计一个低延迟的决策系统？
- 你如何评估和优化AI模型的性能？
- 请谈谈你对AI安全（如红蓝对抗）的理解
职位点评
77
综合评分
阿里大厂，技术前沿，薪资优厚，但工作强度可能较大。
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。
更适合这类人
适合追求技术成长、愿意在AI领域深耕，能接受高强度工作的求职者。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利85
成长发展90
工作生活50
使命价值70
薪资福利
85较高
阿里巴巴作为大厂，薪资福利优厚，岗位为技术核心，薪酬竞争力强。
薪资信号未披露（AI估算：30K-50K/月）
成长发展
90较高
岗位涉及大模型、Agent等前沿技术，技术成长空间大，且内控业务重要，有发展潜力。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、RAG、Agent、SFT、Post-training
业务类型profit_center
工作生活
50较低
工作地点在杭州，但互联网大厂工作强度可能较高，WLB一般。
工作模式仅现场办公
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
70中等
内控风控对保障业务安全有社会价值，但主要服务于公司内部，社会影响力有限。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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