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蚂蚁集团-AI Agent工程师（营销投放与策略方向）-支付宝技术
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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
Ai Agent
Ai Coding
Llm
分布式系统
微服务
值不值得投
80综合评分
综合评分 80
阿里系核心业务、AI Agent前沿技术、高薪高压、成长迅速
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
4.5万
与AI算法中位数基本持平
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 780 个在招
市场机会
选择适中
杭州 · AI算法 · 43 个在招
职位详情
关于这个职位
负责支付宝营销投放与策略方向的AI Agent系统设计与开发，构建可落地的技术方案
核心工作包括搭建企业级Agent工程架构（如配置化、记忆管理），利用LLM/Agent技术优化营销策略生成与投放决策，并推动AI Coding工具提升研发效能，保障系统高可用性与业务迭代效率
最低要求
具备扎实的工程基础与三年以上 Java 开发经验，熟悉 IO、多线程、集合等基础能力，理解 JVM 原理与面向对象设计，具备良好的代码风格与编程习惯
熟悉主流数据库、缓存、MQ、ES 等中间件，以及 Spring、Dubbo 等框架及其原理
具备分布式系统设计能力，能够结合业务场景，在性能、稳定性与扩展性之间做出合理设计
能基于AI Coding工具，设计、调度和优化Agent执行链路，包括目标定义、上下文组织、Agent调度与结果验证，并沉淀可复用的Skills与自动化工作流
有LLM/Agent/Harness等AI技术实践经历者或者AI产品从0到1落地经验者优先
具备体系化的问题分析与拆解能力，能够理解业务目标及核心指标，将营销、投放与策略需求转化为可执行的技术方案，并通过数据分析、实验验证等方式评估效果、持续迭代
对AI技术保持高度热情和敏感度，学习能力强，有强烈的Owner意识和责任心
工作职责
深入理解营销、投放与策略相关业务，围绕人群筛选、策略决策、投放执行、效果反馈等核心链路，产出可落地的技术方案与系统设计，负责核心代码开发，保障系统稳定性与交付质量
从全局与长期视角推进营销投放与策略能力的平台化建设，沉淀可复用的策略配置、规则编排、实验评估等能力，提升业务迭代效率与运营效率
参与建设企业级Agent工程架构与平台能力，包括Agent配置化、业务流编排、记忆与上下文管理、实验与评测体系等，提升复杂任务场景下的Agent执行能力与效果
结合业务场景，探索并推动 AI 大模型、Agent 在营销策略生成、投放辅助决策、运营自动化等方向的应用
将 AI Coding 等工具融入日常研发，提升研发效率与交付质量
优先资格
加分项：具有营销平台、广告投放、用户增长、策略引擎或实验平台等相关研发经验
有高并发决策系统、复杂策略编排或实时数据处理经验
有大模型、Agent 在营销或运营场景中的实际落地经验，并取得可衡量的业务效果
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 处于AI应用落地的前沿阵地，接触大模型与Agent等热门技术栈
- 依托支付宝庞大的业务场景和数据资源，技术落地价值高
- 平台化建设有助于沉淀通用能力，提升个人技术影响力
- 需要平衡传统Java后端架构与新兴AI技术的融合，技术跨度较大
- 业务逻辑复杂，需深入理解营销投放策略，对业务敏感度要求高
- 适合具备3年以上Java开发经验，且对AI技术应用有浓厚兴趣和技术积累的工程师
- 希望在大厂核心业务线深耕AI工程化的人才
缺点 / 挑战
- 高并发场景下的系统稳定性挑战依然存在
角色解读
- 可向AI应用架构师、高级技术专家方向发展，深耕AI与传统业务的融合领域
- 也可向技术管理方向转型，带领团队进行AI工程化平台建设
- 负责营销投放策略系统的后端开发与架构设计，确保高并发下的稳定性
- 构建和维护AI Agent工程平台，实现大模型在业务场景中的调度与应用
- 利用AI Coding工具优化研发流程，提升交付效率
- 扎实的Java后端开发功底，精通Spring/Dubbo等主流框架及分布式系统设计
- 熟悉LLM/Agent相关技术栈，具备AI应用落地经验
- 具备优秀的业务理解能力和数据分析能力，能将业务需求转化为技术方案
申请策略
- 关注蚂蚁集团在AI领域的最新动向和技术博客
- 准备关于如何将AI技术融入传统后端架构的案例思考
- 展现强烈的Owner意识和解决复杂问题的能力
- 突出Java后端在高并发、分布式系统中的实战经验
- 重点展示AI/LLM相关的实践项目，特别是Agent调度、Prompt工程或RAG等技术细节
- 强调通过技术手段提升业务效率或降低成本的量化成果
- 深入学习LangChain、AutoGen等Agent开发框架
- 掌握向量数据库、Embedding技术等AI基础设施知识
面试指南
- 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）描述项目经历
- 对于技术问题，先阐述背景和挑战，再详细说明技术方案选型理由、实施细节和最终效果
- 对于AI相关问题，结合具体业务场景，说明技术如何解决痛点并带来价值
- 请介绍你过往的分布式系统设计经验，如何处理高并发场景？
- 你对LLM/Agent技术在业务中的应用有哪些理解和实践？
- 如何设计一个可复用的Agent调度框架？
- 在营销投放场景中，如何利用AI提升策略决策的效率？
- 请分享一个你使用AI Coding工具提升研发效率的案例
职位点评
薪资福利85
成长发展92
工作生活60
使命价值75
薪资福利
85较高
作为头部互联网巨头，提供极具竞争力的薪酬福利和稳定的职业发展环境，满足求职者对高薪和稳定性的核心诉求。
薪资信号偏高 (3.0千–6.0万/月)
成长发展
92较高
职位聚焦于AI Agent这一前沿技术领域，提供接触大模型、智能体工程等最新技术的机会，职业成长空间巨大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、Agent、AI Coding、Harness
业务类型profit_center
工作生活
60中等
互联网大厂通常伴随一定的工作强度，虽然JD未明确提及加班情况，但核心业务线的压力可能较大，WLB一般。
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
75中等
通过AI技术赋能营销投放，提升商业效率和用户体验，具有一定的社会价值和行业影响力，符合技术改变生活的理念。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度积极采用新技术
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