阿里巴巴
高德-安全Agent研发专家-北京
高德-安全Agent研发专家-北京
发布于 3 天前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公人工智能
人工智能
Agent框架
Jvm调优
Rag
分布式系统
多Agent协作
大模型
安全风控
值不值得投
80综合评分
综合评分 80
前沿AI安全岗位，大公司平台，技术成长优先，WLB未明确。
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
40K
比人工智能中位数低
发布情况
新岗位 · 3 天前发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 2590 个在招 · 其中人工智能 约 240 个
市场机会
选择面较广
北京 · 人工智能 · 约 330 个在招
职位详情
关于这个职位
这个职位负责为高德地图的安全风控场景研发AI Agent系统，覆盖风险发现、识别、决策和运营全流程
你需要构建Agent架构、设计记忆系统、开发技能和工具，以提升安全运营效率，并打造通用Agent基建
最低要求
学历要求：硕士及以上学历，计算机科学、软件工程、人工智能等相关专业背景更佳
经验要求：
（1）三年以上JAVA研发经历
（2）有任一安全风控（电商支付风控、内容风控、网络安全、数据安全、端安全）领域相关产品的开发经验，对安全风控业务有深入的理解和实践
（3）有实际的Agent设计和落地经验，完整参与过Agent系统的架构设计、开发、上线与迭代
技能要求：
（1）熟悉主流Agent框架（LangChain、AutoGPT、MetaGPT、CrewAI等），了解其设计思想与适用场景
（2）深入理解大模型技术栈：Transformer架构、Prompt Engineering、RAG、Function Calling、Multi-Agent协作框架
（3）数据结构、算法等基础扎实，熟练使用SpringBoot、MyBatis等框架，深入了解底层原理，熟悉JVM调优
（4）熟悉高并发分布式系统的设计，掌握常用中间件的特性和使用场景，如MQ、RPC、Redis、Mysql
软素质：
（1）具备系统思维，能从业务全局视角设计Agent方案，而非孤立优化单点
（2）有较强的实验设计与数据分析能力，能通过数据驱动Agent迭代
（3）良好的跨团队协作与沟通能力，能推动复杂项目落地
工作职责
安全Agent构建：深入理解安全场景（业务风控、网络安全、数据安全），梳理行为风控系统的核心链路与决策逻辑，主导覆盖风险感知、研判、处置全流程的agent建设
根据业务特点完成Agent架构设计，包括任务拆解与编排、多Agent协作机制、人机协同交互范式
Harness Engineering：设计Agent的可观测性体系（日志、追踪、监控），确保Agent行为可审计、可回溯、可优化
构建Agent评测体系和约束机制，定义评估指标（任务完成率、准确率、响应时间等），建立持续迭代闭环
Memory设计：设计Agent的记忆系统，包括短期记忆（会话上下文）、长期记忆（知识沉淀与经验积累）、工作记忆（任务执行状态）
探索记忆检索、更新、遗忘机制，平衡记忆容量与检索效率
结合行为风控业务特点，设计领域知识的结构化存储与高效召回方案
知识和skill建设：构建Agent的技能体系，将行为风控领域的专家经验（规则策略、分析模式、处置流程）沉淀为可复用的知识
设计Skill的注册、发现、组合、调度机制，支持动态编排与热更新
建立Skill的质量评估与迭代优化流程
工具建设：负责风控平台能力（决策引擎、处置引擎等）的持续优化，并构建可被agent调用的工具体系
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 参与前沿AI技术在安全领域的应用，技术成长空间大，能接触新兴架构如Multi-Agent
- 在大公司平台，有丰富的资源和业务场景支持，能快速验证和迭代方案
- 技术复杂度高，需要同时掌握AI和安全知识，学习曲线陡峭
- 跨团队协作要求高，沟通和项目管理能力需强，以推动复杂项目落地
- 适合对人工智能和安全技术都有浓厚兴趣，追求技术深度和业务影响的软件工程师
缺点 / 挑战
- 工作内容具有挑战性和创新性，能直接推动业务价值提升
- 业务需求多变，可能面临快速迭代和交付压力，需要较强的时间管理能力
角色解读
- 可以成长为AI安全架构师，专注于复杂安全系统的顶层设计
- 转向技术管理岗位，领导安全AI团队
- 成为行业专家，推动安全与AI技术的创新融合
- 设计和构建用于安全风控的AI Agent系统，覆盖风险感知、决策和运营全流程
- 开发Agent的记忆、技能和工具模块，实现高效的多Agent协作和人机交互
- 与业务团队合作，将专家经验沉淀为可复用的Agent技能，提升安全运营自动化水平
- 精通Agent框架如LangChain，深入理解大模型技术栈（Transformer、RAG、Multi-Agent）
- 熟练的Java开发能力，熟悉分布式系统和中间件（如Redis、MySQL）
- 对安全风控领域有深入理解，能设计系统级解决方案并推动落地
申请策略
- 研究高德地图的安全业务和产品，理解岗位的实际应用场景，以便在面试中展示针对性思考
- 准备如何将Agent技术应用于解决具体安全问题的思路，体现业务和技术结合的能力
- 突出Agent系统设计和开发经验，尤其是安全或风控相关项目，展示架构思维
- 强调Java和大模型技术栈的实际应用案例，如使用LangChain或RAG的实践
- 体现跨团队协作和数据驱动优化的能力，用具体成果证明软素质
- 深入学习Agent框架和RAG等新兴技术，通过开源项目或实验提升实战经验
- 加强安全风控领域的知识，了解常见风险（如业务风控、数据安全）和防护策略
面试指南
- 采用STAR法则，描述具体情境、任务、行动和结果，突出技术决策和业务价值
- 结合技术深度和业务理解，展示系统思维，从整体架构角度分析问题
- 使用数据和实验来支撑你的决策，体现数据驱动的优化过程
- 请描述一个你参与过的Agent系统设计项目，重点说明架构选择和遇到的挑战
- 如何评估和优化Agent的性能？你会定义哪些关键指标？
- 在安全风控场景下，如何设计多Agent协作机制以提高效率？
- 如何平衡Agent的记忆容量与检索效率？请举例说明
- 复习Agent相关技术，准备系统设计案例，如记忆系统或技能调度机制
职位点评
薪资福利85
成长发展90
工作生活60
使命价值75
薪资福利
85较高
该职位在大型科技公司，薪资水平可能具有竞争力，但具体福利未在JD中提及。
薪资信号偏高 (30K-50K/月)
成长发展
90较高
职位涉及前沿AI技术和安全领域，提供显著的技术成长和行业影响力机会。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Agent框架、大模型、RAG、Multi-Agent协作、Java
业务类型profit_center
工作生活
60中等
JD未明确工作模式和WLB情况，可能基于现场办公，加班情况未知。
工作模式未明确
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
75中等
安全风控对用户保护和社会信任有积极意义，AI技术应用前景广阔。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度积极采用新技术
Watch Jobs