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阿里健康-AI PPT Agent算法专家 /算法架构师-杭州/北京
立即应聘

阿里健康-AI PPT Agent算法专家 /算法架构师-杭州/北京

发布于 大约 14 小时前

普通员工/个人贡献者

北京市 / 杭州市
高级经验
全职员工
仅现场办公
学历未注明
NLP工程
Autogen
Crewai
Llamaindex
Prompt Engineering
Rag
Marp
Openxml
Pandoc
Python-Pptx

AI 估算 · 35k–60k

阿里健康作为上市巨头，AI算法专家岗位薪资竞争力强，结合北京/杭州一线城市水平，月薪3.5-6万合理。

职位详情

关于这个职位

该职位是阿里健康的核心技术岗位，负责构建自主型PPT生成Agent系统，涉及多智能体协同、深度研究、动态大纲生成和自动化渲染排版

你将主导系统架构设计与核心算法研发，解决AI自动排版中的技术难题，并建立质量评估体系
适合对LLM、Agent框架和文档生成技术有深入理解，且具备较强工程能力的技术专家

最低要求

【硬性技术要求】

工程背景：3年以上 Python 开发经验，具备扎实的算法和数据结构基础
LLM/Agent 经验：
熟练使用 LangChain、LlamaIndex、CrewAI 或 AutoGen 等 Agent 框架
精通 Prompt Engineering，掌握 Function Calling (Tool Use)、ReAct 框架及 Prompt 链设计
文档渲染技术：
精通 python-pptx 库，理解 PowerPoint 的 OpenXML 结构（底层解压机制）
有 Marp / Pandoc / HTML-to-Image 等渲染引擎的集成经验
RAG 经验：熟悉向量数据库（Chroma/Milvus），有企业级知识库、行研报告解析（PDF Table Extraction）经验

工作职责

核心职责：

PPT Agent 架构设计与实现 (60%)
多智能体协同 (Multi-Agent Orchestration)：搭建并优化由“研究员 Agent”、“策划/大纲 Agent”、“排版/渲染 Agent”组成的多智能体协同流
深度研究流 (Deep Research Engine)：构建结合 Search API (如 Tavily, Perplexity) 和 RAG 的研究模块，使 Agent 具备对任意陌生领域进行分钟级深度信息抽取、事实核查与数据提炼的能力
动态大纲生成：设计大纲规划器（Planner），确保生成的 PPT 结构符合金字塔原理，并输出高度结构化、标准化的中间格式（如 JSON Schema 或 Markdown）
自动化渲染与排版引擎研发 (30%)
代码化排版 (Code-to-PPTX)：负责将结构化大纲通过 python-pptx 或定制的 XML 生成器转化为真实的 .pptx 文件
排版算法开发：解决 AI 自动排版中的经典痛点（如：文本溢出、自适应网格布局、图文智能配比、色系自动适配），让 Agent 能够“计算”出美学布局，而非简单的套用模板
Agent 评估与迭代 (10%)
建立 PPT 生成质量的 Eval（评估）体系，针对“内容深度”、“逻辑连贯性”、“视觉美观度”进行量化指标评测

优先资格

【加分项】

有知名开源 Agent 项目贡献者，或在 GitHub 上有高 Star 的 AI 文档生成项目
对咨询行业（MBB）PPT 的排版、配色、信息图表（Chart）逻辑有深刻理解
有前端开发经验（Web PPT 编辑器研发背景）

AI 洞察

优缺点分析

优点

  • 技术前沿，涉及LLM、Agent、RAG等热门领域，技能积累价值高
  • 阿里健康平台大，资源丰富，有较好的职业发展空间
  • 多智能体系统调试和优化复杂，可能面临较大的工作强度
  • 跨领域协作多，需要与产品、设计等团队紧密配合
  • 适合对AI Agent技术有浓厚兴趣，具备较强工程能力和创新精神的技术专家

缺点 / 挑战

  • 工作内容具有挑战性，能参与从0到1的创新项目
  • 技术难度高，需要掌握多种复杂技术栈，学习压力大

角色解读

  • 在阿里健康内部，可晋升为技术专家或架构师，负责更复杂的AI系统设计
  • 可横向拓展至其他AI应用领域，如智能文档处理、知识管理等
  • 随着Agent技术发展，有机会成为行业内的技术领军人物
  • 设计并实现多智能体协同系统，包括研究员、策划和渲染等Agent的编排与优化
  • 构建深度研究引擎，集成搜索API和RAG，实现快速信息抽取与事实核查
  • 开发代码化排版引擎，将结构化大纲转换为高质量的PPTX文件，解决自动排版中的技术难题
  • 建立评估体系，量化评测生成PPT的内容深度、逻辑连贯性和视觉美观度
  • 扎实的Python编程能力，熟悉算法和数据结构
  • 熟练使用LangChain、LlamaIndex等Agent框架，精通Prompt Engineering和Function Calling
  • 深入理解python-pptx和OpenXML结构，有渲染引擎集成经验
  • 熟悉向量数据库和RAG技术，具备企业级知识库或文档解析经验

申请策略

  • 了解阿里健康业务，思考AI Agent在医疗健康领域的应用场景
  • 准备一个展示你Agent项目或PPT生成能力的Demo
  • 突出Python开发经验和算法基础，展示相关项目成果
  • 强调在Agent框架、Prompt Engineering和RAG方面的实际应用经验
  • 如有开源项目或高Star项目，务必突出展示
  • 提及对PPT排版、设计美学的理解，体现跨领域能力
  • 深入学习LangChain、AutoGen等框架，并动手实践构建简单Agent
  • 熟悉python-pptx库和OpenXML结构，尝试生成复杂PPT

面试指南

  • 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）描述项目经验，突出技术难点和解决方案
  • 强调对技术细节的理解，如框架原理、算法优化等
  • 结合具体案例，展示你的创新思维和问题解决能力
  • 请描述你设计多智能体系统的经验，如何解决Agent间的协作问题？
  • 如何优化RAG系统以提高信息检索的准确性和效率？
  • 你如何处理PPT自动排版中的文本溢出问题？
  • 如何评估一个Agent生成内容的质量？
  • 请分享一个你使用LangChain或AutoGen构建的复杂应用案例

职位点评

70
综合评分

技术前沿、成长空间大，但工作强度可能较高，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。

更适合这类人
适合追求技术前沿、渴望在AI领域深耕的求职者，对工作生活平衡要求不高。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利75
成长发展90
工作生活40
使命价值60

薪资福利

75中等

阿里巴巴作为上市巨头，薪资福利具有竞争力，但具体薪资未披露，需面议。

薪资信号面议 (35K-60K/月)

成长发展

90较高

岗位涉及前沿的LLM、Agent和RAG技术，技术成长空间大，且阿里健康平台提供丰富的学习资源。

技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LangChain、LlamaIndex、CrewAI、AutoGen、RAG、python-pptx、OpenXML、Marp、Pandoc、Chroma、Milvus
业务类型ambiguous

工作生活

40较低

工作地点在北京或杭州，需要现场办公，未提及弹性工作或远程，WLB信号不足。

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

60中等

阿里健康在医疗健康领域有一定社会价值，但岗位本身更偏向技术实现，使命导向不强。

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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