阿里巴巴
高德-AI Agent 平台工程师-AI方向
高德-AI Agent 平台工程师-AI方向
发布于 大约 2 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 Agent
Autogen
CI/CD
Crewai
Go
Langgraph
Openai Agents Sdk
Llm Runtime
值不值得投
75综合评分
综合评分 75
阿里高德AI Agent平台工程师，前沿技术，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。
薪资怎么样
55K
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 1900 个在招 · 其中后端开发 63 个
市场机会
选择面较广
北京 · 后端开发 · 约 220 个在招
职位详情
关于这个职位
作为高德地图AI Agent平台工程师，你将负责构建支撑生产环境稳定运行的Agent Runtime（Harness），涵盖任务编排、状态管理、工具调用、上下文管理等核心能力
你将与产品、算法和业务团队紧密协作，将复杂业务能力沉淀为可复用的平台能力，并持续跟踪AI Agent、LLM Runtime等前沿技术方向
这是一个深度参与AI底层能力建设、将AI系统真正落地到生产环境的挑战性岗位
最低要求
## 经验要求
本科及以上学历，计算机相关专业
年及以上后端研发或基础架构研发经验，具备大型在线服务开发经验
必须参与过生产环境 AI Agent 系统建设，而非仅完成 Demo 或简单模型调用
有 AI Agent 平台、Workflow Engine、LLM Runtime 或 AI 基础平台相关经验者优先
## 专业能力
### AI Agent 工程能力
深入理解 AI Agent 的运行机制，包括任务拆解、工具调用、上下文管理、状态管理、Memory、Workflow 等核心能力
有 Agent Harness、Agent Runtime 或类似平台能力设计与开发经验，能够支撑复杂、多步骤、多角色 Agent 的稳定运行
熟悉主流 Agent 框架（如 LangGraph、OpenAI Agents SDK、AutoGen、CrewAI 等）的设计理念，能够结合业务进行合理选型或自主实现关键能力，而非依赖框架默认能力
### 软件工程能力
扎实的软件工程基础，具备大型系统架构设计经验，能够设计高内聚、低耦合、易扩展的系统架构
熟悉服务治理相关能力，包括监控、日志、Tracing、限流、熔断、重试、幂等、故障恢复等生产级工程实践
熟练使用 Python 或 Go，具备良好的编码规范、代码质量意识
熟悉 CI/CD、工程规范及研发流程建设
工作职责
负责 AI Agent Harness（Runtime）核心能力的架构设计与研发，包括任务编排、状态管理、上下文管理、工具调用、异常恢复、质量门禁等基础能力
设计并持续优化多 Agent 协作机制，提升系统的稳定性、可扩展性和可维护性
建设生产级 Agent 工程体系，包括日志、Tracing、监控、指标、重试、降级、幂等等稳定性能力
建立 Agent 开发规范、Workflow、Contract、测试体系及持续集成流程，提高研发效率和交付质量
与产品、算法及业务团队协作，将复杂业务能力沉淀为可复用的平台能力
持续跟踪 AI Agent、LLM Runtime、Tool Calling、Memory、Workflow 等技术方向，并结合业务场景推动工程化落地
优先资格
有 AI Agent 平台、Workflow Engine、LLM Runtime 或 AI 基础平台相关经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 阿里巴巴平台资源丰富，业务场景复杂，能接触大规模生产环境
- 薪资待遇优厚，福利完善，职业发展空间大
- 技术迭代快，需要持续学习，保持技术前沿
- 对综合能力要求高，需要同时具备AI和工程能力
缺点 / 挑战
- AI Agent是当前热门赛道，平台建设具有高价值，技术挑战大，成长快
- 工作强度可能较大，需要应对生产环境的稳定性压力
- 适合有扎实后端或基础架构经验，对AI Agent有浓厚兴趣，并愿意挑战复杂系统设计的工程师
角色解读
- 技术专家路线：深耕AI Agent平台，成为该领域的架构师或技术专家
- 管理路线：带领团队负责平台建设，向技术管理方向发展
- 横向发展：转向AI产品、算法或业务架构等方向，拓展职业宽度
- 负责AI Agent平台核心Runtime的架构设计与开发，包括任务编排、状态管理、工具调用等关键模块
- 构建生产级Agent工程体系，包括日志、监控、重试、降级等稳定性能力，确保系统可靠运行
- 与产品、算法团队协作，将复杂业务抽象为可复用的平台能力，提升整体研发效率
- 持续跟踪AI Agent、LLM Runtime等前沿技术，并推动其工程化落地
- 扎实的软件工程基础，精通Python或Go，具备大型系统架构设计经验
- 深入理解AI Agent运行机制，熟悉LangGraph、OpenAI Agents SDK等主流框架
- 熟悉服务治理实践，包括监控、日志、Tracing、限流、熔断等
- 具备生产级AI Agent系统建设经验，而非仅限Demo或简单模型调用
申请策略
- 关注阿里巴巴和高德的技术动态，了解其AI战略
- 在面试中突出对生产环境稳定性的重视，展示工程化思维
- 突出生产级AI Agent系统的实际项目经验，强调系统设计、稳定性建设等细节
- 展示大型系统架构设计案例，体现高内聚、低耦合的设计能力
- 强调Python或Go的熟练度，以及服务治理相关实践
- 如有开源贡献或技术博客，可增加亮点
- 深入学习LangGraph、AutoGen等框架源码，理解其设计理念
- 补充Kubernetes、Docker等容器化技术，提升部署能力
面试指南
- STAR法则：描述情境、任务、行动和结果，突出个人贡献
- 从系统设计角度，强调可扩展性、稳定性和可维护性
- 结合具体案例，展示问题解决和工程化落地能力
- 请描述你参与过的生产级AI Agent系统的架构设计，以及如何保证稳定性？
- 如何设计一个支持多Agent协作的任务编排引擎？
- 在Agent系统中，如何处理工具调用的失败和重试？
- 如何监控和追踪Agent的运行状态？
- 你如何评估和选择Agent框架？
职位点评
薪资福利80
成长发展90
工作生活50
使命价值70
薪资福利
80较高
阿里巴巴提供具有竞争力的薪资和福利，但JD未明确具体薪资范围，需面议。
薪资信号面议 (40K-70K/月)
成长发展
90较高
该岗位处于AI Agent前沿领域，技术挑战大，成长空间广阔，且公司平台大，能提供丰富的学习资源。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI Agent、LLM Runtime、LangGraph、OpenAI Agents SDK、AutoGen、CrewAI、Python、Go
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
JD未明确工作模式，但根据行业惯例，可能需要现场办公，且工作强度可能较高。
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
AI Agent平台建设具有技术价值，但社会影响力一般，行业处于高速增长期。
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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