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阿里云智能-Agent Infra研发工程师-杭州
阿里云智能-Agent Infra研发工程师-杭州
发布于 4 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
Agent开发
Ai中间件
Mcp协议
开源社区
性能调优
系统架构设计
高可用架构
值不值得投
76综合评分
综合评分 76
AI Agent前沿基建岗、技术栈领先、开源生态深厚，但工作强度大且缺乏弹性办公
从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
3.5万
与后端开发中位数基本持平
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 3760 个在招 · 其中后端开发 约 100 个
市场机会
选择面较广
杭州 · 后端开发 · 约 200 个在招
职位详情
关于这个职位
负责阿里云Agent平台及AI中间件的系统设计与核心模块开发，构建高可用、高性能的企业级Agent基础设施
推动上下游协作交付需求，持续进行性能调优与AI场景落地，并深度参与开源社区建设与最佳实践探索
最低要求
计算机相关方向，基础理论扎实，如高等数学，数据结构，算法，操作系统，软件工程，体系结构，编译原理等
熟练掌握 Java、Python 或者 Golang 编程语言及其技术栈
具备良好的软件工程研发素质、极限编程以及敏捷开发经验者优先
有强烈技术热情和好奇心，具备良好的稳定性意识和风险意识，具备良好的分析解决问题的能力、沟通以及团队合作能力
能够熟练使用英文沟通者优先考虑
工作职责
参与 Agent 平台 和 AI 中间件的系统设计与实现（包括网关 & AgentScope & AI Registry）， 独立完成相关模块的完整设计、开发工作，并保证功能交付的质量与稳定性
参与 Agent 平台 和 AI 中间件的用户需求实现，主动组织、推动上下游团队的协作，按时保质地交付用户功能需求
参与 Agent 平台 和 AI 中间件的高可用能力构建，主动通过架构设计解决高可用容灾，通过单元测试、功能测试、性能测试、容灾演练等持续提升自身负责模块的稳定性能力
参与 AI 中间件的性能调优，关注前沿技术发展趋势，结合实际场景落地持续提升AI中间件的性能，打造世界一流的AI中间件产品
参与 AI 中间件的AI场景探索与落地，基于用户需求独自完成设计与开发工作，并保证功能交付的质量与稳定性
参与 AI 中间件相关的开源项目 AgentTeams、AgentScope、Nacos、Higress 影响力和标准的构建，在开源社区担任重要角色，组织社区持续发展
参与 AI Agent落地最佳实践构建，通过上下文（ Skills、Prompt、MCP ）工程、评估、持续优化Agent效果
优先资格
ACM等计算机相关竞赛获奖者优先考虑
有专注 Agent 平台 或者 Agent Infra 某个方向经验，如Agent开发框架和组件（Langchain / ADK / AgentScope / Dify等），通用Agent（Claude Code / OpenClaw / Hermes Agent / Qwenpaw等)，以及有构建 AgentCore、Agent 平台 大型Agent平台项目经验的优先考虑
熟悉 AI Agent、Skills、MCP、A2A、Memory 相关领域知识，有实际AI Agent开发、评估、调优、强化学习等经验的优先考虑
在国际会议、期刊上有高水平论文发表或者在知名开源社区有重要贡献者优先考虑，熟悉或参与开源 Langchain、Higress、AgentScope、Nacos、OpenClaw 项目者优先考虑
喜欢挑战性的技术研发工作，善于攻坚克难，有创新热情，积极乐观，坚韧抗压，结果导向，能够持续推动技术问题的解决和突破
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 深耕AI Agent前沿基础设施，技术栈极具前瞻性与行业影响力
- 依托阿里云核心业务与海量开源项目，拥有顶尖的技术资源与成长平台
- 直接参与百万开发者生态建设，个人技术品牌易获得行业认可
- 技术迭代极快，需持续跟进LLM与Agent领域最新进展以保持竞争力
- 跨部门协作频繁，需平衡技术创新与业务交付节奏
- 适合具备扎实后端基础、对AI工程化有强烈兴趣、追求技术深度且抗压能力强的研发人员
缺点 / 挑战
- 高可用与性能调优要求极高，面临复杂的线上故障排查与压测压力
角色解读
- 可向AI基础设施架构师或技术专家方向发展，主导核心中间件演进
- 也可转向AI平台产品负责人或开源项目负责人，统筹技术战略与社区运营
- 长期可晋升为技术管理者，带领团队攻坚前沿AI工程化难题
- 负责企业级AI Agent平台与中间件的底层架构设计与核心代码开发，保障系统高可用与高性能
- 主导跨团队协作完成业务需求交付，持续进行技术调优与AI场景落地验证
- 深度参与开源生态建设，制定技术标准并推动社区发展与影响力扩张
- 精通Java/Python/Golang至少一门语言，具备扎实的数据结构与算法基础
- 掌握微服务架构、高并发处理及分布式系统设计原则
- 熟悉AI Agent生态（Langchain/MCP/A2A等）及大模型应用开发流程
- 具备优秀的开源项目贡献经验与技术文档撰写能力
申请策略
- 准备1-2个完整的Agent平台或中间件架构设计案例，重点说明技术选型依据与难点攻克过程
- 提前了解阿里云AgentCore团队开源项目现状，面试时展现对社区文化的认同
- 突出独立负责的核心模块设计与性能优化数据，量化系统稳定性提升指标
- 详细列出参与的开源项目贡献记录（PR数、Issue解决、核心功能开发）
- 强调AI Agent相关项目经验，展示对MCP、Prompt Engineering等新技术的实战理解
- 深入研读Langchain、Dify等主流Agent框架源码，掌握其调度与记忆机制
- 补充分布式系统高可用设计模式与混沌工程实践知识
- 加强英文技术文献阅读与开源社区协作能力
面试指南
- 采用STAR法则结构化回答：明确背景目标、阐述技术方案与权衡取舍、突出个人核心贡献、用量化数据验证结果
- 聚焦技术原理深度，避免泛泛而谈，重点展示架构决策背后的思考逻辑
- 结合开源协作经验，说明如何在复杂依赖中推进技术落地与标准统一
- 请介绍一个你主导的高可用系统架构设计案例，如何保证容灾与性能？
- 针对AI Agent平台，你认为当前最大的技术挑战是什么？
- 如何设计支持多Agent协作的通信与状态管理机制？
- 你在开源社区有哪些贡献经历？是如何推动项目发展的？
- 复习分布式系统核心概念（一致性、容错、负载均衡）及常见中间件原理
职位点评
薪资福利82
成长发展92
工作生活45
使命价值78
薪资福利
82较高
JD未明确披露薪资与福利细节，但作为核心研发岗通常匹配市场水平；技术攻坚性质较强，可能影响部分生活化收益。
薪资信号未披露（AI估算：2.5千–4.5万/月）
成长发展
92较高
岗位直击AI Agent前沿基础设施，技术栈领先且深度参与顶级开源项目，技能成长与行业视野极佳。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Agent、AI中间件、Langchain、MCP、A2A、Java、Python、Golang
业务类型profit_center
工作生活
45较低
纯现场办公且技术攻坚性质强，未提及弹性工时或WLB保障，工作强度与通勤压力可能较大。
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
78中等
致力于构建行业一流AI基础设施并赋能百万开发者，社会价值与行业前景显著，但偏重商业落地而非纯公益。
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
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