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日常实习生-业务技术-AI Agent 优化工程师
日常实习生-业务技术-AI Agent 优化工程师
发布于 大约 9 小时前实习/见习
实习生仅现场办公机器学习工程
机器学习工程
Ai Agent
Llm
Mcp
Prompt工程
Rag
可观测性
多Agent协作
评测基线
值不值得投
72综合评分
综合评分 72
前沿AI Agent实习，技术成长机会多，但WLB未明确。
从学习成长、工作节奏、岗位方向和实习待遇综合评估，方便比较实习机会。
薪资怎么样
5K
比机器学习工程中位数低
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 2240 个在招 · 其中机器学习工程 约 150 个
市场机会
选择面较广
杭州 · 机器学习工程 · 约 280 个在招
职位详情
关于这个职位
这是阿里巴巴AI Agent优化工程师的日常实习岗位，专注于大模型驱动的Agent系统设计与优化
你将参与国民级软件淘宝的Agent能力建设，与业务、算法、设计团队协作，提升智能交互体验
最低要求
● 本科及以上学历，计算机、软件、人工智能及电子信息等相关专业优先
● 工程基础扎实，学习能力强，对新事物抱有好奇心，并能快速适应新环境
具备良好的沟通、团队协同能力
● 熟悉主流的编程思想、数据结构和算法
至少精通一门主流语言（Python/Node.js/TypeScript 等），具备扎实的工程实现能力
● 熟悉 AI Agent 研发的核心场景，以下至少一项：熟悉主流 LLM 集成与应用范式、掌握 Prompt 工程化、有 Agent 编排 / 任务规划 / 工具调用（Function Calling / MCP）开发经验、熟悉 RAG 检索增强、熟悉 Agent 记忆与上下文管理
● 熟练掌握以下 Agent 细分领域知识（至少一项）：多 Agent 协作、Agent 效果评测与回归、推理链路优化（成本 / 延迟）、Agent 可观测性、AI 安全与可信、智能编码 Copilot
工作职责
● 主导 AI Agent 的设计与优化——围绕大模型构建多 Agent 协作、任务规划、工具调用（Function Calling / MCP）、记忆与上下文管理等核心链路，持续提升 Agent 的准确率、稳定性与执行效率
● 参与构建 Agent 工程化体系，打造可复用的编排框架、评测基线、效果回归与可观测性能力，系统性优化 Agent 的端到端表现，推动智能化研发范式升级演进
● 深度参与国民级软件淘宝的 Agent 能力建设，与业务、算法、设计团队深度协作，把 Agent 能力转化为稳定可用的线上应用，推动产品快速迭代
● 面向 Agent 多轮推理成本、响应延迟、长链路稳定性、效果与成本平衡等技术前沿挑战，主导优化方案的设计与实施，提升淘宝用户的智能交互体验
● 与团队的专业小伙伴共同设计高效率、高系统化、高鲁棒性的 Agent 架构，打造稳定、流畅的智能业务体验
优先资格
● 有 AI Agent 落地项目经验，参与过 Agent 产品的技术方案设计，如智能编码助手、自动化运维 Agent、智能客服 Agent 等
● 熟悉 Agent 评测体系建设，能设计自动化评测基线与效果回归方案，量化驱动 Agent 优化
● 熟悉 AI 工程化基础设施，对 Prompt 管理、可观测性、模型推理加速、Rust 等高性能工具链有相关开发经验
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 处于AI Agent前沿技术领域，学习成长机会丰富
- 参与国民级产品淘宝的能力建设，技术成果有广泛影响力
- 阿里巴巴平台资源充足，能接触到顶尖的技术团队和项目
- 技术难度高，需要快速掌握LLM、Agent等新兴知识
- 实习岗位可能工作强度较大，需适应快节奏的研发环境
- 竞争激烈，对工程实现和创新能力要求高
缺点 / 挑战
- 对AI Agent技术有浓厚兴趣，具备扎实编程和算法基础，喜欢挑战技术难题并追求快速成长的计算机相关专业学生
角色解读
- 从实习工程师成长为AI Agent领域的技术专家或负责人，可向AI架构师、算法工程师或产品经理方向发展，参与更复杂的AI系统设计
- 设计和优化基于大模型的AI Agent系统，包括多Agent协作、任务规划和工具调用
- 参与构建Agent工程化体系，提升评测和可观测性能力
- 与团队协作将Agent能力落地到淘宝等产品中，优化推理成本和响应延迟
- 精通Python等编程语言，熟悉LLM集成、Prompt工程和RAG等AI Agent核心技术
- 具备算法和数据结构基础，以及团队协作和沟通能力
- 对Agent评测、多Agent协作或可观测性等细分领域有深入了解
申请策略
- 研究阿里巴巴的AI业务方向，特别是淘宝的智能化应用场景
- 准备针对Agent优化、多Agent协作等技术问题的具体案例和解决方案
- 突出AI相关项目经验，如LLM应用、Agent开发或Prompt工程实践
- 强调编程技能（Python等）和算法能力，以及在团队协作中解决复杂技术问题的经历
- 深入学习大模型（LLM）和AI Agent架构原理，实践Prompt工程化和评测方法
- 了解Function Calling、MCP等工具调用技术，掌握RAG检索增强的实现
面试指南
- 使用STAR方法（情境、任务、行动、结果）描述项目经验
- 结合技术原理（如LLM、Prompt工程）回答优化方案，强调量化效果和工程实践
- 展示对Agent系统架构和评测的系统性思考
- 请解释你对AI Agent的理解及其核心组件？如何优化AI Agent的推理成本和响应延迟？如何设计一个可靠的多Agent协作系统？描述一个你参与过的AI项目，你遇到了哪些挑战并如何解决？你熟悉哪些Agent评测方法？
- 复习AI Agent核心概念，包括LLM集成、工具调用、记忆管理等
- 准备1-2个相关项目案例，详细说明技术选型、优化过程和成果
- 了解淘宝的智能交互场景，思考Agent技术如何解决实际业务问题
职位点评
薪资福利60
成长发展90
工作生活50
使命价值80
薪资福利
60中等
实习岗位薪资处于杭州市场水准，但JD未提及具体福利，补偿性动机满足程度一般。
薪资信号市场水准 (4K-6K/月)
成长发展
90较高
岗位涉及AI Agent前沿技术，有专业指导和成长信号，技能发展机会丰富，是核心优势。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI Agent、LLM、Prompt工程、Function Calling、MCP、RAG、多Agent协作、评测基线
成长机会专业指导、不断挑战自我、职业生涯中持续成长
业务类型profit_center
工作生活
50较低
JD未明确工作模式，可能需现场办公，WLB未提及，生活化动机满足程度有限。
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
参与国民级软件淘宝的Agent建设，技术有实际应用价值和社会影响力，行业前景好。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
使命信号推动产品快速迭代、提升淘宝用户的智能交互体验
创新程度积极采用新技术
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