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阿里控股-AI研发工程师-杭州
阿里控股-AI研发工程师-杭州
发布于 39 分钟前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公AI算法
AI算法
Agent框架
CI/CD
Langgraph
Llm应用开发
Prompt工程
强化学习环境
数据管道
值不值得投
76综合评分
综合评分 76
顶尖大厂核心AI研发岗，技术栈前沿极具成长性，薪资优厚但工作强度较大
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
4.5万
与AI算法中位数基本持平
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 4680 个在招 · 其中AI算法 44 个
市场机会
选择适中
杭州 · AI算法 · 43 个在招
职位详情
关于这个职位
负责阿里AI研发中的数据管道构建、插拔式标注平台开发及工程质量保障
需精通LLM应用开发（如Function Calling、Agent框架），熟悉容器化部署与RL环境复现，确保系统在高复杂度场景下的稳定性与可观测性
最低要求
LLM 应用开发：Function Calling、MCP、LangGraph / 自研 Agent 框架、Prompt 工程、结构化输出、Eval
了解Docker / Kubernetes 基础/容器沙箱，熟悉工作流引擎
做过 RL 环境（OpenAI Gym、SWE-bench 类环境、WebArena、OSWorld、τ-bench 等）的复现或开发
工作职责
数据管道：数据清洗、格式转换（如 JSONL、OpenAI/Anthropic 消息格式、ShareGPT）、交付校验
插拔式标注平台功能开发和系统稳定性保障，以及实现复杂环境（代码仿真、Web/GUI、工具 API、业务系统模拟），支持 reset / step / observe / reward 接口，兼容自定义协议
工程质量：测试、CI/CD、监控、日志、可观测性，并对线上问题响应
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 接触最前沿的LLM与Agent技术栈，技术壁垒高，个人成长空间大
- 依托阿里平台，拥有海量数据资源和强大的工程基础设施支持
- 项目成果可直接服务于大规模商业应用，影响力显著
- 技术迭代极快，需持续跟进最新开源框架与论文
- RL环境搭建与复杂系统调试难度大，对工程稳定性要求极高
- 大厂内部流程规范严格，需适应高强度的工程标准
- 适合热衷于AI底层技术研发、具备扎实后端工程能力且对大模型应用有深入理解的资深工程师
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 可向AI基础设施架构师、大模型应用专家或AI系统工程负责人方向发展
- 随着AI Agent技术的普及，该岗位在自动化开发与智能体生态中的核心价值将持续提升
- 构建和维护AI训练所需的高质量数据管道，处理多格式数据清洗与校验
- 开发支持复杂交互环境的智能体标注平台，实现RL环境接口
- 负责相关系统的工程化落地，包括CI/CD、监控及线上故障排查
- 熟练掌握LLM应用开发技术栈，包括Function Calling、Prompt工程及Agent框架（LangGraph等）
- 具备扎实的容器化部署能力（Docker/K8s）及工作流引擎使用经验
- 有强化学习（RL）环境复现或开发经验者优先
申请策略
- 关注阿里达摩院或通义实验室的最新技术动态，面试中可结合其对AI基础设施的理解进行阐述
- 准备具体的性能优化或故障排查案例，体现解决复杂工程问题的能力
- 重点突出LLM应用开发的具体案例，特别是Function Calling和Agent框架的实际落地经验
- 详细列举参与的RL环境开发项目，强调对复杂接口（reset/step/reward）的实现细节
- 展示在CI/CD、系统可观测性方面的工程实践成果
- 深入理解LangChain/LangGraph等主流Agent框架的源码与最佳实践
- 加强Docker/Kubernetes在AI服务部署中的高级应用技巧
- 补充强化学习基础理论，熟悉常见Benchmark环境（如SWE-bench）的机制
面试指南
- 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）回答行为面试题
- 对于技术问题，先阐述原理，再结合具体项目案例说明实现方案，最后总结优化效果或踩坑经验
- 强调工程思维与技术选型的合理性
- 请详细介绍你使用LangGraph或类似框架构建Agent的经验，遇到的最大挑战是什么？
- 如何设计一个支持多种复杂环境（Web/GUI/API）的通用标注平台？
- 在LLM应用中，如何处理非结构化数据的清洗与格式标准化？
- 请描述一次你通过CI/CD或监控系统发现并解决线上重大问题的经历
- 你对SWE-bench或OSWorld这类代码/操作系统级RL环境有何理解？
职位点评
薪资福利85
成长发展92
工作生活40
使命价值75
薪资福利
85较高
作为上市巨头企业的核心技术岗，提供极具竞争力的薪酬包和完善的福利体系，满足度较高。
薪资信号偏高 (3.0千–6.0万/月)
成长发展
92较高
涉及LLM、Agent、RL等前沿技术领域，技术栈领先，能极大提升个人在AI领域的专业深度。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、Agent、LangGraph、RL、Kubernetes、Prompt Engineering
业务类型profit_center
工作生活
40较低
互联网大厂核心研发岗通常伴随较高的工作强度和严格的工程标准，WLB相对有限。
工作模式未明确
办公地点市区核心地段
加班情况JD含高强度暗示词
使命价值
75中等
致力于推动AI智能化发展，通过构建高效的数据管道和标注平台，为AI应用落地提供基础设施支持。
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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