蚂蚁集团
蚂蚁集团-AI工程师-支付宝技术部
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发布于 大约 12 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
Ai工程化
Go
Prompt Engineering
Rag
分布式系统
系统设计
高并发
值不值得投
82综合评分
综合评分 82
高技术挑战、高成长性的AI平台岗位，聚焦将Agent技术落地于亿级用户核心业务，WLB信息不明。
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
38K
比人工智能中位数低
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 960 个在招 · 其中人工智能 14 个
市场机会
选择面较广
上海 · 人工智能 · 约 120 个在招
职位详情
关于这个职位
作为支付宝智能技术部的AI工程师，你将参与核心的“Agent Harness”系统设计与开发，旨在将大模型能力稳定、可靠地落地到五福、用户增长、电商等亿级用户的真实业务场景中
你的工作将围绕上下文工程、多Agent调度、工具调用及效果评测等关键环节，推动AI从工具向能独立执行任务的“数字员工”演进
最低要求
计算机、软件工程、人工智能等相关专业本科及以上学历，具备5年以上后端开发、架构设计或复杂平台建设经验
精通Java、Go、Python中至少一种语言，具备扎实的计算机基础，熟悉分布式系统、微服务、高并发、高可用及故障恢复等工程实践
理解AI应用工程化方法，熟悉Agent、RAG、Prompt/Context Engineering、工具调用和评测体系等方向，并具备实际落地经验
具备较强的系统设计和问题拆解能力，能够从业务目标出发，独立推动方案设计、开发、上线、验证和复盘
具备良好的沟通协作能力和业务Owner意识
工作职责
参与支付宝Agent Harness的设计与建设，围绕上下文工程、任务编排、工具调用、记忆、评测和反馈闭环，推动模型能力稳定进入真实业务
设计单Agent与多Agent的分工、协作和调度机制，解决长任务执行、跨系统协同、状态管理及结果验证等工程问题
建设生产级AI服务的性能、稳定性和可观测能力，建立效果评测与回归机制，并结合线上指标和用户反馈持续优化
深度使用Claude Code、Cursor、Codex等AI Coding工具提升研发效率，沉淀可复用的Skills和自动化工作流，并协同产品、算法、业务及平台团队推动项目落地
优先资格
对AI Native研发方式有实践或深入思考
深度使用过Claude Code、Cursor、Codex，或有Agent调度、Skills及自动化工作流经验
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 技术前沿性极高，直接参与定义和构建下一代AI产品工作方式（Agent）的核心系统
- 可深度实践最前沿的AI Coding工具链（如Claude Code），大幅提升个人工程效率
- 团队专注于解决从技术到产品的“最后一公里”问题，技术落地价值明确
- 技术复杂度高，需要同时处理复杂的分布式系统问题和新兴的AI工程问题
- 对业务理解和Owner意识要求高，需紧密协作产品、算法等多个团队
- 适合具备深厚后端/架构功底，同时对AI应用工程化充满热情，渴望在亿级用户场景中将前沿AI技术转化为稳定产品能力的资深工程师
缺点 / 挑战
- 业务场景真实且体量巨大（支付宝亿级用户），技术挑战与成就感强
- 作为核心平台开发，对系统的稳定性、性能要求严苛，工程压力可能较大
角色解读
- 技术专家路线：深耕Agent平台与AI工程化，成为该领域的技术权威
- 架构师路线：负责更大规模、更复杂的AI平台或基础设施架构设计
- 技术管理路线：带领团队攻坚核心AI技术难题，影响业务战略
- 设计和开发支撑Agent（智能体）稳定运行的底层平台（Agent Harness），处理上下文管理、任务编排等核心逻辑
- 解决多智能体协作、长任务执行中的复杂工程问题，确保系统在高并发场景下的性能与稳定性
- 建立AI应用的评测与反馈闭环，利用AI编程工具提升研发效率，并推动技术方案在核心业务中落地
- 扎实的后端开发与分布式系统架构能力，精通Java/Go/Python等语言
- 深入理解AI应用工程化，熟悉Agent、RAG、提示词工程及评测体系
- 出色的系统设计与问题拆解能力，能独立负责复杂项目从方案到落地的全流程
- 对AI Native研发方式有实践或深入思考，熟悉AI编程工具链
申请策略
- 在求职信或面试中，清晰表达你对“如何让AI稳定进入真实业务”这一问题的理解和思考
- 研究支付宝的相关AI产品（如政务助手、出行助手），理解其业务逻辑和技术挑战
- 重点突出后端/平台架构经验，特别是处理高并发、分布式系统挑战的项目
- 详细描述AI相关工程实践，如参与过Agent、RAG、大模型应用开发或评测体系建设
- 展示使用AI编程工具（Claude Code, Cursor等）提升效率的具体案例或思考
- 强调推动复杂项目从0到1落地的端到端经验与成果
- 系统梳理Agent技术栈（如LangChain， 但JD强调自建），深入理解上下文管理、工具调用等机制
- 深入学习提示工程（Prompt Engineering）和评估方法，构建系统性认知
面试指南
- 对于系统设计问题，采用“背景-目标-方案-细节-反思”的结构，突出你的思考过程和技术深度
- 对于AI应用问题，结合JD中提到的“上下文工程”、“任务编排”等关键词，从工程实现角度阐述，并讨论性能、稳定性等生产级考量
- 对于经历问题，使用STAR法则，重点描述你的独立贡献、解决的难题以及最终量化的业务或技术收益
- 请介绍一个你设计或参与的复杂分布式系统，其核心架构和关键技术难点是什么？
- 在构建一个Agent系统时，你如何设计上下文管理机制以处理长对话或多轮任务？
- 如果让你为这个Agent平台设计一个效果评测体系，你会考虑哪些维度和指标？
- 你如何看待AI Coding工具在复杂系统开发中的作用？它可能带来什么挑战？
- 请描述一次你推动一个技术方案从设计到上线并取得业务成果的经历
职位点评
薪资福利85
成长发展95
工作生活60
使命价值80
薪资福利
85较高
该职位位于头部科技公司核心部门，岗位层级和技能要求较高，通常提供具有市场竞争力的薪酬福利体系。
薪资信号市场水准 (25K-50K/月)
成长发展
95较高
该职位处于AI Agent工程化的最前沿，技术挑战极高，能深度参与从0到1的系统构建，并涉及最新的AI工具链，技能成长和行业影响力巨大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Agent、RAG、Prompt Engineering、AI Coding、Claude Code、Cursor
成长机会从 0 到 1 定义、可持续演进、持续优化
业务类型profit_center
工作生活
60中等
JD未明确提及工作模式、弹性工作或WLB相关信息，办公地点位于上海/杭州两大一线/新一线城市。工作内容涉及核心业务，可能对响应速度和交付质量有较高要求。
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
该职位致力于解决“AI如何稳定进入真实业务”的行业级难题，成果将直接服务于数亿用户的日常场景，兼具技术深度和广泛的社会应用价值。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
使命信号推动模型能力稳定进入真实业务、让AI从辅助工具逐步成为能够参与真实工作的“数字员工”
创新程度开拓性创新（行业首创）
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