阿里巴巴
AI Agent平台开发工程师
AI Agent平台开发工程师
发布于 大约 14 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公人工智能
人工智能
Go
Llamaindex
Llm
Prompt Engineering
Rag
Tool Calling
值不值得投
73综合评分
综合评分 73
阿里AI Agent平台开发，前沿技术栈，成长性强，薪资未披露但估计不低，现场办公且节奏较快。
从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
23K
比人工智能中位数高
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 1580 个在招 · 其中人工智能 91 个
市场机会
选择面较广
杭州 · 人工智能 · 97 个在招
职位详情
关于这个职位
这是一个参与阿里巴巴企业级AI Agent平台开发的工程师岗位，负责Agent框架搭建、RAG检索优化及大模型应用落地，适合对AI Agent技术有热情、具备编程基础的工程师
最低要求
学历专业：本科及以上学历，计算机科学、软件工程、人工智能等相关专业优先
编程基础：熟悉 Java/Python/Go 中至少一门编程语言，具备扎实的数据结构与算法基础
AI 技术认知：了解 Prompt Engineering、RAG、Tool Calling 等大模型应用技术，有课程项目、实习或个人作品实践者优先
大模型使用经验：有调用主流大模型（如 GPT、Qwen、Claude 等）的经历，对上下文管理、输出控制等有初步探索或实验经验优先
Agent 相关实践：接触过 LangChain、LlamaIndex、Dify 等框架或平台，有 Demo 开发、技术调研或实习经历者优先
综合素质：学习能力强，对 AI 技术充满热情，具备良好的沟通协作能力，善于独立思考与总结复盘
创新意识：有技术好奇心，乐于探索 AI 新技术，愿意尝试用技术解决实际问题
工作职责
AI Agent 核心框架建设：参与企业级 AI Agent 平台的模块开发，涉及Agent编排、规划、工具调用及记忆管理等核心能力的实现
RAG 检索增强优化：协助设计高效的检索架构，参与混合检索、重排序等算法的工程落地，提升知识库问答的准确率
工程稳定性实践：学习并实践高可用后端服务开发，参与系统的部署、监控与性能调优，夯实工程基础
业务场景落地：深入理解企业业务流程，将大模型技术转化为实际应用，参与端到端 AI 解决方案的开发与迭代
优先资格
在 GitHub 等开源社区有项目贡献、技术博客输出或参与过开源项目
有顶会论文、技术专利，或在知名互联网公司/AI 创业公司有相关实习经历
对 AI Agent、多智能体协作、自主规划等前沿方向有个人研究或技术思考
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 接触前沿AI Agent技术，技术成长快
- 阿里巴巴平台资源丰富，业务场景多
- 团队技术氛围浓厚，有机会与大牛共事
- 技术要求高，需快速学习新知识
- 工作地点可能在北京或杭州，需接受调剂
- 大厂工作节奏较快，需适应高强度
- 适合对AI Agent充满热情、学习能力强、具备扎实编程基础的应届生或初级工程师
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 从AI应用开发入手，逐步成长为AI平台架构师
- 可深入Agent编排、RAG算法等方向，成为大模型应用专家
- 在阿里巴巴可晋升为技术专家或管理岗位
- 参与企业级AI Agent平台核心模块开发，包括Agent编排、规划、工具调用等
- 设计并落地RAG检索增强架构，优化知识库问答准确率
- 学习高可用服务开发实践，参与部署、监控与性能调优
- 深入业务场景，将大模型技术转化为端到端AI解决方案
- 扎实的编程基础（Java/Python/Go）与数据结构算法
- 了解Prompt Engineering、RAG、Tool Calling等大模型应用技术
- 熟悉LangChain、LlamaIndex、Dify等框架，有Agent实践经验优先
- 良好的学习能力与沟通协作能力
申请策略
- 在简历中突出与AI Agent相关的任何实践，即使很小
- 投递时可注明期望工作地点是北京还是杭州
- 突出大模型项目经验，如课程项目或个人Demo
- 强调编程能力与算法基础，可附GitHub链接
- 展示对RAG、Agent流程的理解，可写技术博客
- 快速上手LangChain或Dify，做一个简单Agent
- 深入学习RAG重排序、混合检索原理
- 熟悉阿里云相关产品（如百炼）可加分
面试指南
- 先讲清原理，再结合自己的实践或Demo，最后提出优化思路
- 对于设计题，从需求分析、架构拆解、技术选型三步回答
- 展示学习热情，提及自己跟进的最新AI进展
- 请解释RAG流程中的混合检索和重排序是如何工作的？
- 你如何设计一个Agent的工具调用和记忆管理机制？
- 结合你的项目经历，谈谈你如何优化Prompt Engineering以控制输出质量？
- 在并发高负载下，如何保证AI Agent服务的稳定性？
- 如果你来设计一个智能客服Agent，你会怎么实现？
职位点评
薪资福利75
成长发展90
工作生活50
使命价值65
薪资福利
75中等
大厂薪资有竞争力，但JD未披露具体薪资，福利待确认。
薪资信号未披露（AI估算：18K-28K/月）
成长发展
90较高
AI Agent属于前沿技术方向，能快速积累大模型应用和架构经验，成长空间大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Java、Python、Go、Prompt Engineering、RAG、Tool Calling、LangChain、LlamaIndex、Dify、LLM
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
现场办公，JD未提及弹性工时或远程，工作节奏可能较快，地点在北京或杭州需接受安排。
工作模式仅现场办公
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
65中等
AI技术有较强社会价值，行业前景好，但该岗位更偏技术实现，直接社会意义有限。
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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