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淘工厂技术-AI 应用开发工程师-托管方向
淘工厂技术-AI 应用开发工程师-托管方向
发布于 1 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公AI算法
AI算法
Agent开发
Rag
上下文工程
大模型 (Llm)
工作流编排
电商业务
值不值得投
75综合评分
综合评分 75
前沿AI技术落地、高薪潜力大、工作强度较高、适合技术极客
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
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 4820 个在招 · 其中AI算法 66 个
市场机会
选择面较广
杭州 · AI算法 · 70 个在招
职位详情
关于这个职位
负责淘工厂电商业务系统（选品、营销等）的AI驱动研发，利用大模型、Agent及RAG等技术实现业务落地
需具备扎实的编程基础与AI应用架构能力，推动技术创新并跨团队协作完成模块级或项目级交付
最低要求
本科及以上学历，计算机、人工智能、数学、统计、软件工程等相关专业，具备扎实的工程基础与算法理解能力
年以上研发经验，熟练掌握Python、Java等至少一门编程语言，具备良好的数据结构、算法基础和工程实现能力
理解AI应用技术体系，有Agent/workflow的真实项目经验，熟悉上下文工程、RAG、任务编排、工具/函数调用等机制，能独立完成模块级设计与交付
具备较强的业务理解与问题分析能力，能够独立承担模块级或小型项目级研发工作，并有效推动产品、研发、数据、算法跨团队协作
具备良好的沟通表达能力、学习能力和抗压能力，对AI技术有激情，有较强的自驱学习能力
工作职责
负责淘工厂选品、素材、价格、营销、广告、服务等电商业务系统的设计和研发，构建AI驱动的托管产品
聚焦核心业务场景，利用大模型、Agent、知识库、工具调用、上下文工程、评测等技术，参与AI在真实业务场景中的落地
技术研究与创新，跟踪前沿AI技术（如大模型、Agent框架），推动技术创新与业务落地
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 处于AI应用落地最前沿，接触海量电商数据和真实业务场景，技术成长空间大
- 适合对AI技术有热情、具备扎实工程能力且能适应快节奏互联网环境的开发者
缺点 / 挑战
- 业务迭代快，需平衡技术创新与落地效果，跨部门协作复杂度高，工作压力较大
角色解读
- 可向AI应用架构师、高级算法工程师或技术专家方向发展，深耕AI+电商领域
- 负责淘工厂电商业务系统中AI功能的开发与集成，如智能选品、自动化营销等
- 精通Python/Java，深入理解大模型应用、Agent框架、RAG技术及上下文工程
申请策略
- 了解淘工厂业务模式，准备关于如何将AI技术解决具体业务痛点的案例思考
- 突出Agent/RAG相关项目经验，展示在大模型应用落地方面的具体成果和性能优化案例
- 加强Prompt Engineering、向量数据库使用及多模态数据处理能力的学习
面试指南
- 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）描述项目，重点突出技术选型理由、难点攻克过程及量化业务收益
- 请介绍一个你主导的Agent或RAG项目，遇到的最大挑战是什么？
- 如何优化大模型在长上下文场景下的表现和成本？
- 在设计AI功能时，如何评估其业务价值并确保稳定性？
- 复习大模型基本原理、常见Agent框架（如LangChain/LlamaIndex）及RAG优化技巧，准备1-2个深度项目案例
职位点评
薪资福利85
成长发展90
工作生活40
使命价值70
薪资福利
85较高
作为上市巨头企业的核心业务线岗位，通常提供具有竞争力的薪酬福利和稳定的职业发展平台。
薪资信号未披露（AI估算：2.5千–4.5万/月）
成长发展
90较高
岗位直接涉及大模型、Agent等前沿AI技术应用，技术栈领先，成长路径清晰。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈大模型、Agent、RAG、上下文工程、Python、Java
成长机会技术研究与创新、跟踪前沿AI技术
业务类型profit_center
工作生活
40较低
互联网大厂核心研发岗位通常工作强度较大，JD中提及'抗压能力'暗示了较高的工作节奏。
工作模式未明确
办公地点科技园/产业园
加班情况JD含高强度暗示词
使命价值
70中等
通过AI技术赋能电商业务，提升商家效率和消费者体验，具有一定的商业价值和社会意义。
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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