阿里巴巴
千问事业部-Agent Harness 技术专家-广州/杭州
千问事业部-Agent Harness 技术专家-广州/杭州
发布于 10 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公人工智能
人工智能
Ai Coding
Computer Use
Llm
Prompt注入防护
多Agent编排
值不值得投
80综合评分
综合评分 80
阿里千问核心AI基建岗，技术前沿且成长空间巨大，薪资竞争力强，但工作节奏预计较快。
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
4万
比人工智能中位数低
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 3000 个在招 · 其中人工智能 约 330 个
市场机会
选择面较广
杭州 · 人工智能 · 约 400 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位负责阿里千问事业部Agent Harness底座的核心架构设计与优化工作，涉及多Agent编排、模型适配、安全治理及评测系统建设
你需要开发各类场景的Skills，提升任务执行效果与性能，并参与插件机制设计以支持跨产品复用
最低要求
理解 LLM 与 Agent 的核心机制，包括 Transformer、Agent Loop、Planning、Skills / Plugin、多 Agent 编排、Programmatic Tool Calling、模型接入协议、长期记忆和上下文管理等
有相关项目实践，并在至少一个方向有深入优化经验
深度使用 AI Coding 工具开发项目（如 CC、Codex 等），并把控 AI 生成代码的质量
学习能力强，能借助 AI 快速上手陌生技术领域的开发
软件工程基础扎实，有 3 年以上大型项目研发经验，曾作为核心成员参与复杂系统建设
有较强的自驱力与责任心，善于沟通协作，对 AI 行业保持热情与好奇心
工作职责
优化多 Agent 编排、模型适配、幻觉治理、上下文管理、长期记忆与工具调用，提升任务完成效果，降低 Token 成本与执行耗时
完善权限审批、Prompt 注入防护、系统沙箱隔离、网络加密通信与 Skills 风险检测等，降低误操作、越权访问和数据泄露风险，保护用户文件与隐私
开发 Browser Use、Computer Use、Coding 等场景的 Skills，完善工作流与脚本编排，提升任务执行效果与性能
建设高质量任务评测集、自动评测与打分系统，完善版本回归与迭代门禁
通过分析执行轨迹与产物，推动 Harness 效果持续提升
参与 Harness 底座的核心架构与插件机制设计，支持模型、工具、Skills、Agent Loop 和上下文策略的扩展，以及跨产品、跨终端复用
优先资格
有服务端高并发应用开发、客户端跨平台开发或 Windows C++ 桌面端开发经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 身处阿里千问事业部，接触国内最顶尖的大模型技术与海量算力资源，技术视野广阔
- Agent Harness是当前AI落地最前沿的方向之一，技术壁垒高，个人能力成长快
- 大模型与Agent技术迭代极快，需要持续保持高强度的学习与探索
- 底层架构与性能优化工作难度大，对系统设计和工程落地能力要求极高
- 适合对大模型和Agent技术有浓厚兴趣，具备扎实工程基础且渴望在AI基础设施领域深耕的资深研发工程师
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 在AI大模型应用与Agent架构方向持续深耕，成为大模型基础设施领域的顶尖技术专家
- 未来可向AI架构师、技术总监或大模型核心业务负责人方向发展
- 负责Agent Harness底座的核心架构设计与优化，包括多Agent编排、上下文管理、长期记忆等机制的调优
- 开发Browser Use、Computer Use等场景的Skills，并建设自动评测系统以持续提升Harness效果
- 完善系统安全机制，如Prompt注入防护、沙箱隔离等，保障用户数据与隐私安全
- 深入理解LLM与Agent核心机制（如Transformer、Agent Loop、Planning等），具备至少一个方向的深入优化经验
- 扎实的软件工程基础，3年以上大型项目研发经验，熟练使用AI Coding工具辅助开发
- 具备高并发服务端开发或跨平台/桌面端开发经验者优先
申请策略
- 了解阿里千问大模型的最新进展及Agent相关开源项目，面试时可结合具体场景提出对Harness架构的优化思路
- 重点突出在LLM/Agent相关项目中的核心贡献，如多Agent编排优化、上下文管理或评测系统建设经验
- 展示复杂系统架构设计能力，以及在服务端高并发或跨平台开发方面的成功案例
- 深入学习Agent框架（如LangChain, AutoGen等）及底层原理，提升Prompt Engineering和模型微调能力
- 熟练掌握至少一种AI Coding工具，并尝试将其融入日常开发工作流
面试指南
- 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）回答项目经验，重点突出技术难点、你的思考过程以及最终量化的业务收益
- 对于架构设计问题，从需求分析、技术选型、核心模块设计到容灾扩展进行系统性阐述
- 请详细介绍你在多Agent编排或上下文管理方面的优化经验，遇到了哪些挑战及如何解决？
- 如何设计一个高质量的Agent任务自动评测系统？评测指标有哪些？
- 在Prompt注入防护和系统沙箱隔离方面，你有哪些具体的安全设计经验？
- 请描述一个你主导过的复杂系统架构设计案例，如何保证系统的高可用与可扩展性？
- 提前体验并研究市面上主流的Agent框架和工具（如Browser Use），总结其优缺点
- 复习大模型底层原理（Transformer、Attention机制等）及高并发系统设计知识
职位点评
薪资福利85
成长发展95
工作生活50
使命价值85
薪资福利
85较高
阿里技术专家级别薪资处于行业前列，且作为已上市企业，整体薪酬福利体系完善，具备较强的市场竞争力。
薪资信号偏高 (3千–5万/月)
成长发展
95较高
岗位聚焦大模型Agent底层架构与前沿技术，技术栈极具前瞻性，能接触到行业最核心的AI基础设施研发，成长空间巨大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、Agent、Transformer、Agent Loop、Planning、Browser Use、Computer Use、AI Coding
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
JD未明确提及工作模式与加班情况，但作为核心AI研发岗位，且要求3年以上大型项目经验，工作节奏预计较快，WLB可能面临一定挑战。
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
85较高
参与国内顶尖大模型Agent底座建设，推动AI技术在实际场景中的落地，具有较高的行业影响力和技术使命感。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度开拓性创新（行业首创）
阿里巴巴 的其他在招职位
相似职位推荐
Watch Jobs