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业务技术-（急招）AI Agent应用研发工程师-淘宝搜索
业务技术-（急招）AI Agent应用研发工程师-淘宝搜索
发布于 6 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 Agent
Llm
Tool-Calling
分布式系统
后端架构
多智能体协同
大模型
搜索系统
生成式Ai
值不值得投
77综合评分
综合评分 77
核心业务线AI Agent前沿技术岗，技术成长空间极大，薪资竞争力强，但工作强度与挑战较高。
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
4.5万
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 2990 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
该职位隶属于淘天集团淘宝搜索团队，主要负责将大模型与Agent技术应用于搜索、运营及智能交互场景
你需要设计并落地多智能体协同网络与高并发后端架构，推动传统搜索向AI原生搜索演进，为亿级用户提供极致的智能购物体验
最低要求
计算机或相关专业本科及以上学历，扎实的计算机基础，精通数据结构、算法、数据库、分布式缓存、消息队列等，具有扎实的开发经验
深入理解一种研发语言底层机制
热爱技术，追求代码质量，逻辑清晰，具备优秀的沟通能力和跨团队协作推动力
对复杂系统充满好奇，敢于在庞大复杂的系统中识别机会、动手改造，在保障稳定的同时推动创新，享受高并发系统的硬核挑战，对 Agent 如何改变下一代工程与产品充满热情
工作职责
引领下一代 AI 原生与 Agentic 搜索系统：深度参与生成式搜索从理念到产品的全链路建设，推动大模型（LLM）与传统搜索架构的深度融合，构建具备推理、规划与执行闭环的搜索智能体（Search Agent）
打造搜索运营智能体（Operations Agent）：从“AI辅助”迈向“AI自治”，设计并落地基于大模型的多智能体协同网络，定义新一代智能运营范式，探索 Agent 在复杂电商策略配置与故障自愈场景中的极限能力
构建 AI 试穿与智能交互搭配平台：将前沿生成式 AI 与 Agent 技术转化为亿级用户可感知的极致体验，推动“看图购物”进化为“多轮交互、沉浸式试穿”的智能助手体验，重塑消费决策路径
夯实亿级高并发智能工程底座：在保障极致稳定性的前提下，设计并优化支持长链路 Session 状态存储、长任务（Long-running tasks）调度以及大模型推理的高性能后端架构，突破高并发下的延迟瓶颈，打造高性能、高可用、高智能的系统
驱动 Agent 体验与商业价值持续跃升：在 AI 与智能体赋能下，同步优化搜索相关性、多样性与转化效率，通过高效率的工具调用（Tool-Calling）与业务适配，为用户提升决策质量，为平台开辟新增长曲线
优先资格
具备大型分布式、高并发、高可用系统的实战经验与架构设计能力
有 AI 架构、大模型工程落地、Agent 框架研究和实践经验
具有搜索、推荐、广告等系统背景
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 处于AI Agent与大模型落地的最前沿，能够参与亿级用户规模的核心业务改造，技术视野与实战经验极具含金量
- 核心电商业务团队，业务价值与商业转化路径清晰，个人产出能直接驱动平台增长
- 需要在保障亿级系统极致稳定性的同时推动AI创新，技术平衡与架构改造的难度极大
- 适合具备扎实后端架构功底、对AI Agent技术充满热情，且敢于在复杂庞大系统中进行重构与创新的资深技术人才
缺点 / 挑战
- 依托庞大的业务场景，能够接触到极致的高并发与复杂系统挑战，技术深度提升显著
- 大模型与Agent技术在电商搜索场景的落地仍处于探索期，面临较多未知挑战与试错压力
角色解读
- 纵向可成长为AI时代兼具硬核工程底座与智能体架构能力的复合型技术专家
- 横向可向搜索、推荐、广告等核心业务线的技术负责人或架构师方向发展
- 负责淘宝搜索系统的AI原生改造，将大模型与Agent技术融入搜索、运营和智能交互场景
- 设计并优化支持大模型推理和长任务调度的高并发后端架构，保障亿级流量下的系统稳定性与低延迟
- 推动多智能体协同网络的落地，优化搜索相关性与转化效率，通过Tool-Calling提升业务价值
- 扎实的计算机基础与后端开发能力，精通分布式、高并发、高可用系统的架构设计
- 深入理解大模型（LLM）工程落地及Agent框架，具备AI架构设计与多智能体协同开发经验
- 优秀的复杂系统拆解与重构能力，能够在保障稳定性的前提下推动底层架构创新
申请策略
- 在面试中展现出对复杂系统的好奇心与改造热情，而不仅仅是执行层面的代码实现能力
- 提前体验淘宝搜索的现有功能，思考AI Agent可以优化的具体场景，准备相关的建设性方案
- 重点突出在大型分布式、高并发系统中的架构设计与性能优化经验，用具体数据说明成果
- 详细展示在大模型工程落地、Agent框架应用或搜索/推荐系统方面的实际项目经验
- 强调在复杂系统重构或技术攻坚中的主导作用，体现破局与改造复杂系统的能力
- 深入学习主流Agent框架及多智能体协同机制，补充大模型应用开发与工程化落地技能
- 了解电商搜索、推荐系统的核心链路与业务指标，提升技术与业务结合的深度
面试指南
- STAR法则：针对架构设计或重构问题，清晰阐述背景、任务、具体行动（技术选型、难点攻克）和量化结果
- 权衡思维：在回答稳定性与创新的问题时，展现灰度发布、降级预案、监控告警等工程化保障手段
- 请分享一个你主导过的最复杂的高并发系统架构设计或重构案例，遇到了哪些挑战？
- 在将大模型或Agent技术引入传统搜索系统时，如何解决延迟和稳定性的问题？
- 谈谈你对多智能体协同网络的理解，在电商运营或故障自愈场景中如何设计？
- 如何在保障亿级系统极致稳定性的前提下，推动底层架构的AI化创新？
- 复习分布式系统核心原理（如缓存、消息队列、分布式锁等），并准备高并发场景下的调优案例
- 深入了解当前业界LLM与Agent在搜索、推荐领域的最新落地实践与前沿论文
职位点评
薪资福利85
成长发展95
工作生活40
使命价值80
薪资福利
85较高
作为核心业务线的AI高级研发岗，薪资具备较强市场竞争力，且整体薪酬福利体系完善。
薪资信号未披露（AI估算：3千–6万/月）
成长发展
95较高
岗位处于AI Agent与大模型落地的最前沿，技术栈极具前瞻性，且业务场景复杂，能提供顶级的技术成长与能力跃升空间。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI Agent、LLM、大模型、多智能体协同、Tool-Calling、生成式AI、分布式系统
成长机会渴望成长为既有硬核工程底座、又懂智能体架构的 AI 时代复合型领军人才
业务类型profit_center
工作生活
40较低
JD中未提及工作模式与WLB相关信息，且岗位涉及亿级高并发核心业务，工作强度与压力预计较大。
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
80较高
岗位致力于重塑亿级用户的消费决策路径，推动搜索系统向AI原生演进，具有较强的行业引领意义与技术使命感。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
使命信号引领下一代 AI 原生与 Agentic 搜索系统、重塑消费决策路径
创新程度开拓性创新（行业首创）
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