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ATH事业群-大模型Agent应用专家-伶鹊-杭州/北京
ATH事业群-大模型Agent应用专家-伶鹊-杭州/北京
发布于 2 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
Llm
Prompt Engineering
Rag
Spring Cloud
分布式系统
高并发
值不值得投
77综合评分
综合评分 77
阿里核心AI岗、前沿技术栈、高薪高潜，但工作强度大、WLB一般
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
5.5万
比AI算法中位数高
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 4960 个在招 · 其中AI算法 70 个
市场机会
选择面较广
杭州 · AI算法 · 80 个在招
职位详情
关于这个职位
负责通义晓蜜企业级对话Agent的核心架构设计与工程化落地，涵盖提示词工程、记忆规划及工具调用等关键技术
需解决高并发下的系统稳定性与延迟问题，构建数据闭环以持续优化Agent能力，并追踪ConvAI等前沿技术动态，推动AI技术在商业场景中的落地应用
最低要求
扎实的工程底座：精通Java开发，深入理解分布式系统设计原理
熟练掌握MySQL、Redis、ES、MQ、Spring Boot/Cloud等常用中间件及框架，具备高并发系统构建经验
大模型应用架构能力：深刻理解LLM原理（Transformer、Attention机制等），熟悉RAG（检索增强生成）全链路技术细节
熟悉主流大模型应用开发框架（如LangChain、Semantic Kernel等）者优先
架构演进思维：具备优秀的抽象建模能力，能设计出满足未来2-3年业务演进（从单一Bot到多Agent协作）的系统架构
对系统稳定性、可观测性有极高的标准
业务敏锐度与创新：具备极强的Owner意识和创新思维，不仅关注技术实现，更关注AI如何重塑业务流程
能够跨团队高效协作，推动技术方案在不同行业的商业化落地
工作职责
核心架构设计：参与通义晓蜜下一代企业级对话Agent的技术架构设计，在准确率、响应延迟、成本控制之间寻找最优解，制定具备行业竞争力的技术方案
对话Agent工程化落地：负责对话Agent运行时的架构设计与开发，包括但不限于提示词工程、记忆、规划、工具调用以及复杂任务编排
高可用系统建设：针对大模型应用特有的长尾延迟和高并发挑战，优化系统吞吐与稳定性
主导代码Review，通过全链路调试与优化，确保线上服务的高可靠性
数据闭环建设：参与构建“人机协作”的数据反馈机制，通过线上数据回流反哺Agent能力的持续迭代
前沿技术跟踪与ConvAI规划，持续追踪业界ConvAI、Agentic Rag、Multi-modal Interaction（多模态交互）等前沿技术动态
优先资格
加分项：有对话式AI Agent、智能客服、知识问答（AgenticRag）等开发落地经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 身处阿里通义实验室核心业务，接触最前沿的大模型Agent技术与海量数据场景
- 具备深厚后端功底且对AI应用层有强烈兴趣的高级工程师或架构师
缺点 / 挑战
- 需在高并发、低延迟的生产环境中解决LLM应用的稳定性难题，技术迭代极快，压力较大
角色解读
- 向AI基础设施架构师或首席科学家方向发展，引领ConvAI和多模态交互技术的行业落地
- 负责企业级对话Agent的核心架构设计与底层工程实现，平衡准确率、延迟与成本
- 精通Java与分布式系统，深入理解LLM原理（Transformer/RAG），掌握LangChain等开发框架
申请策略
- 准备关于‘如何优化Agent响应延迟’或‘如何处理长上下文记忆’的深度技术思考，体现架构思维
- 突出Java高并发系统设计经验，重点展示LLM应用（如RAG、Agent）的实际落地案例与技术难点攻克
- 深化对Transformer底层原理的理解，熟悉LangChain/Semantic Kernel等主流Agent框架的最佳实践
面试指南
- 采用STAR法则，重点阐述技术选型的权衡（Trade-off）、性能瓶颈的定位与优化手段、以及最终的业务价值量化
- 请描述你设计的一个高可用LLM应用架构，如何解决长尾延迟问题？
- 在RAG场景中，如何优化检索精度以提升Agent的回答准确率？
- 面对多Agent协作场景，如何进行任务编排与状态管理？
- Java后端如何与大模型推理服务进行高效集成与资源调度？
- 复习分布式系统一致性协议、缓存策略，并深入研究近期ConvAI领域的顶级论文（如ReAct, Plan-and-Solve）
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
作为已上市巨头企业的核心AI岗位，提供具有市场竞争力的薪酬包及完善的福利体系，满足度高。
薪资信号未披露（AI估算：4.0千–7.0万/月）
成长发展
95较高
直接参与下一代企业级Agent架构设计，接触ConvAI、Agentic RAG等最前沿技术，成长空间巨大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、Transformer、RAG、LangChain、Agent、ConvAI、Multi-modal
业务类型profit_center
工作生活
40较低
互联网大厂核心研发岗位，通常伴随高强度工作节奏，JD中强调‘高并发’、‘稳定性’及‘Owner意识’，暗示工作压力较大。
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
80较高
致力于通过AI重塑业务流程，推动技术商业化落地，具有明确的行业影响力与社会价值导向。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
使命信号AI如何重塑业务流程、推动技术方案在不同行业的商业化落地
创新程度开拓性创新（行业首创）
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