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蚂蚁国际-Agent应用架构设计与开发-全球技术
蚂蚁国际-Agent应用架构设计与开发-全球技术
发布于 大约 9 小时前普通员工/个人贡献者
上海市
中级经验
全职员工
仅现场办公
本科
后端开发
Ai应用
Llm
Prompt Engineering
多智能体
多模态
强化学习
微服务
AI 估算 · 30k–50k
上海蚂蚁国际，AI Agent方向热门，3-5年经验，薪资竞争力强，大厂16薪。
职位详情
关于这个职位
该职位是蚂蚁国际全球技术团队的核心岗位，专注于基于大语言模型（LLM）的智能体（Agent）应用架构设计与开发
你将负责构建对话、多模态交互及多智能体协作场景下的Agent系统，探索Agent能力边界，并参与前沿技术研发与评估
适合对AI Agent、大模型技术有热情且具备扎实后端开发经验的工程师
最低要求
-5年后端开发经验，计算机/人工智能/相关专业，本科及以上，熟悉Java编程，设计模式，具有良好的编程习惯，熟悉常用技术框架、中间件以及数据库
扎实的 AI 后端技术研发基础，熟悉 Agent 搭建，对 Prompt/Context/Harness Engineering、LLM Serving 优化、Agent 技术和微服务应用有一定的研发实践经验
对当前新颖的大模型和 AI Agent 技术充满兴趣并热衷于动手实践，能够快速构建系统原型并开发评估平台
工作职责
Agent 应用架构设计与开发：负责基于 LLM 的业务 Agent 系统设计，实现任务拆解、规划（Planning）、记忆管理（Memory）及API 集成（Function Call）
研发对话/多模态交互/多智能体协作场景下的 Agent 核心能力和创新技术
探索和提升 Agent 能力，设计并实现更高效的LLM 上下文系统、更丰富的 Skills/Tools 等
持续建设并提升 Agent 评测能力，结合强化学习提升 Agent 性能表现
优先资格
对Claude Code、Agent skills、OpenClaw、Hermes 等产品或框架有长期使用经验的优先
有自研 Agent 产品、AI 创业经验或热门 GitHub 开源社区参与的优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 站在AI Agent技术前沿，积累大模型应用和系统架构的稀缺经验
- 蚂蚁国际平台大，业务场景复杂，能接触到高并发、多模态的真实需求，技术成长快
- 对综合能力要求高，既要硬核后端技术，又需理解AI模型和Agent交互逻辑
- 竞争激烈（内部和外部），需要产出高水平代码和系统设计
缺点 / 挑战
- 团队技术氛围浓厚，有挑战性问题可解决，容易被行业认可
- 技术迭代极快，需要持续学习前沿论文和开源实践，工作压力较大
- 适合对AI Agent有强烈兴趣、热爱技术挑战、具备扎实后端功底并渴望在AI应用领域成为专家的工程师
角色解读
- 从Agent开发工程师向AI系统架构师或Agent平台技术负责人发展
- 可深入LLM底层优化、多智能体协作等方向，成为领域专家
- 有机会参与阿里巴巴/蚂蚁集团内部AI基础设施的建设和输出，未来也可转型AI产品、创业或进入大模型公司
- 设计并开发基于大模型的智能体系统，包括任务拆解、规划、记忆管理和API集成
- 研发对话、多模态交互及多智能体协作场景下的核心Agent能力
- 探索Agent能力提升，优化LLM上下文系统，开发更丰富的Skills/Tools，并建设评测体系，结合强化学习优化性能
- 扎实的Java后端开发能力，熟悉常用框架、中间件和数据库
- 深入理解LLM和Agent技术，具备Prompt/Context Engineering、LLM Serving优化经验
- 对前沿AI技术充满热情，能快速构建原型，有实际Agent搭建或相关开源项目经验者优先
申请策略
- 在简历和面试中体现对Agent技术的热情和动手能力，可以准备一个自己设计的Agent demo
- 关注蚂蚁国际的技术博客和开源项目，了解团队技术栈和方向
- 突出Agent或LLM相关项目经验，如自己搭建的Agent系统、参与的开源项目（如LangChain、AutoGPT等）
- 展示后端技术深度：Java生态、分布式系统、微服务架构、性能优化等
- 强调快速原型能力和评估体系构建经验，如有相关博客或GitHub repo更佳
- 系统学习Agent框架（LangChain、CrewAI等）和LLM部署（vLLM、TGI等）
- 实践Prompt Engineering、Function Call、多模态等方向，尝试复现经典Agent论文
面试指南
- 对于系统设计题：先明确需求与边界，给出架构图，分模块说明（规划、记忆、执行、评估），考虑容错和扩展性
- 对于性能优化题：从Prompt优化、上下文压缩、模型推理加速、缓存降级等角度分层回答
- 对于开放性问题：结合自身实践例子，展示思考过程和取舍，突出工程落地能力
- 请设计一个基于LLM的客服Agent，包括任务拆解、多轮对话记忆、API调用等
- 如何评估Agent的性能？你会设计哪些指标和评测方案？
- 在Agent系统中，如何处理LLM的幻觉和长上下文问题？
- 请谈谈你对Function Calling的理解，以及如何保证调用的可靠性和安全性
- 你使用过哪些Agent框架？比较它们的优缺点
职位点评
71
综合评分
大厂AI Agent前沿岗位，技术成长极高，薪资优厚，现场办公且WLB未明确。
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。
更适合这类人
适合强烈追求技术成长、热衷AI前沿创新、能接受一定工作强度的求职者。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利75
成长发展90
工作生活40
使命价值70
薪资福利
75中等
蚂蚁国际薪资体系完善，福利优厚（五险一金、年终奖、股票期权等），但JD未明确具体数字，整体处于市场高水平。
薪资信号未披露（AI估算：30K-50K/月）
成长发展
90较高
该岗位聚焦前沿AI Agent技术，技术栈新、挑战大，团队鼓励创新和实践，成长空间极大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、Agent、多模态、多智能体、强化学习、Function Call、Prompt Engineering
成长机会研发核心能力、创新技术、探索和提升
业务类型profit_center
工作生活
40较低
未提及远程或弹性办公，仅现场办公；互联网大厂通常工作强度较大，但具体WLB未知。
工作模式仅现场办公
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
70中等
蚂蚁国际业务面向全球，Agent技术优化用户交互和效率，有一定社会价值；但职位更偏技术实现，使命感中性。
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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