阿里巴巴
乌鸫科技-AI agent应用工程师-平台技术
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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
Ai Agent
Llm
Rag
Sre
Workflow
值不值得投
78综合评分
综合评分 78
阿里核心AI基建岗，技术前沿、成长空间大，但工作强度可能较高
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
3.3万
比AI算法中位数低
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 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
负责设计并实现AI Agent治理框架，整合现有引擎与模块构建可扩展基础设施
独立开发身份权限、规则引擎等通用组件
基于框架接入数据库运维SRE场景，并从系统数据中挖掘改进点驱动迭代
最低要求
多年 Python/java 后端开发经验，熟悉 FastAPI 或类似框架
有 MySQL + ORM 使用经验
了解 LLM / AI Agent 的基本概念，有实际使用经验
能独立拆解任务并交付模块，有良好的代码习惯
对 AI 方向有热情，学习能力强
工作职责
参与设计并实现 AI Agent 治理框架（Harness），将团队现有写操作引擎、SQL 诊断、知识库等模块整合为统一的可扩展基础设施能力
独立负责框架中通用组件的开发（身份权限、上下文注入、规则引擎、通知路由、轨迹采集等）
基于框架接入新的数据库运维 SRE 场景（性能诊断、变更风险评估，rca诊断，cloud tag等）
参与进化层建设：从系统运行数据中挖掘改进点，驱动规则迭代和知识沉淀
协助负责人进行 AI 方向的实验数据收集与分析
优先资格
【加分项】
● 有 Agent / Workflow 编排项目经验
● 有数据库运维或 DBA 相关经验
● 有 RAG / 知识库工程经验
● 有开源贡献或技术博客
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 接触前沿的AI Agent治理技术，参与从0到1的基础设施建设，技术成长路径清晰
- 热爱AI技术，具备扎实后端功底，希望在大厂核心业务线深耕技术栈的工程师
缺点 / 挑战
- 需要同时理解AI算法逻辑与传统SRE运维业务，跨界融合难度较大，工作强度可能较高
角色解读
- 向AI基础设施架构师方向发展，深入探索大模型在垂直领域（如DBA运维）的工程化落地
- 负责搭建和维护AI Agent的底层治理框架，确保Agent系统的稳定性和可扩展性
- 扎实的Python/Java后端开发能力，熟悉FastAPI等Web框架，具备LLM/AI Agent应用开发经验
申请策略
- 准备关于如何设计可扩展Agent框架的技术方案，展现对AI落地难点的理解
- 突出Python/Java后端项目经验，重点展示AI Agent、RAG或LLM相关的实际应用案例
- 补充FastAPI高性能开发技巧，深入了解Agent编排工具（如LangChain/LlamaIndex）及SRE运维知识
面试指南
- 采用STAR法则（情境-任务-行动-结果）描述项目经历，重点突出技术选型的权衡思考、遇到的挑战及解决方案、最终的业务/技术指标提升
- 请介绍你过往参与的AI Agent或LLM相关项目，你在其中承担的角色和技术选型理由
- 如何设计一个高可用的Agent治理框架？如何处理并发、状态管理和错误恢复？
- 在RAG系统中，如何解决检索准确性低的问题？有哪些优化策略？
- 如何将传统SRE运维场景与AI Agent结合？请举例说明
- 复习分布式系统设计原则，梳理AI Agent常见架构模式，了解当前主流Agent框架的优缺点
职位点评
薪资福利85
成长发展90
工作生活50
使命价值75
薪资福利
85较高
阿里系上市公司，薪资福利体系完善，具有较强市场竞争力。
薪资信号偏高 (2.5千–4.0万/月)
成长发展
90较高
深度参与AI基础设施从0到1建设，接触前沿技术，有明确的技术成长路径和论文/专利产出机会。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI Agent、LLM、RAG、Python、Java、FastAPI
成长机会负责人的直接指导和技术成长路径、有机会参与论文/专利产出
业务类型profit_center
工作生活
50较低
大厂核心研发岗通常伴随一定的工作压力，JD未提及弹性工作或WLB保障，需做好高强度心理准备。
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
75中等
通过AI技术赋能数据库运维，提升行业效率，具有一定的技术应用价值和社会影响力。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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