蚂蚁集团
蚂蚁国际-工程效能-高级算法工程师-全球技术
蚂蚁国际-工程效能-高级算法工程师-全球技术
发布于 大约 16 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
Aiops
Llmops
Pytorch
Rag
大模型
值不值得投
72综合评分
综合评分 72
前沿AI技术栈、高成长性岗位，但办公模式未明确，WLB可能受限。
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
40K
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 930 个在招 · 其中人工智能 11 个
市场机会
选择面较广
杭州 · 人工智能 · 约 260 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位是蚂蚁国际工程效能团队的高级算法工程师，负责利用大模型和Agent技术开发研发效能工具
工作涵盖从需求到发布的全流程智能化工具建设，包括重构传统系统、训练特定垂类模型、搭建LLMOps体系，并推动AI在DevOps中的落地，以系统性提升组织研发效能
最低要求
计算机相关专业本科及以上学历，2年以上工作经验，其中半年以上大模型算法相关经验，兼具算法能力与工程落地意识
熟练使用Python或Java等编程语言，有PyTorch等深度学习框架使用经验，具备良好的代码规范与系统设计能力
熟练掌握大模型预训练、微调等训练方法，熟悉LangChain/LlamaIndex/AutoGen/Dify等主流Agent框架，有Multi-Agent协作、Function Calling、RAG等Agent核心机制的工程化落地经验
了解AI原生DevOps（LLMOps/AIOps）体系，熟悉模型服务部署、Prompt版本管理、Agent运行监控、CI/CD与Agent工作流集成等相关技术，有将AI能力嵌入研发流水线的实践经验者优先
具备良好的团队合作精神，能够分解复杂问题并通过跨团队协作拿到结果，能够将算法能力转化为可落地的效能工具产品
有自然语言/多模态大模型、深度序列模型、深度生成模型、图神经网络、知识图谱、数据挖掘、云计算系统、机器学习平台等相关技术或落地经验者优先
符合以下条件之一者优先：a. 有AI大模型实际落地应用开发和优化经验
b. 有React等前端范式落地经验，能独立完成Agent应用前后端开发
c. CCF-A类论文一作
主导过研发效能改进并取得显著量化成果者优先，有Agent驱动的研发效能工具建设经验者优先
英语沟通能力良好，日常可与海外团队顺畅协作，能阅读前沿AI Agent与DevOps领域英文技术文档
工作职责
基于大模型算法应用，主导从需求创建到应用发布全流程各环节提效工具的开发与建设，结合Agent工作流实现研发流程的智能化编排，提升公司整体需求交付效率
对公司内部过往各大提效系统和工具进行智能化重构，构建基于Agent的智能研发助手、自动化测试Agent、故障诊断Agent等新型工具，推动传统效能工具向AI原生形态演进
负责特定垂类场景模型的训练、微调、优化与评测，同时搭建配套的LLMOps体系，实现模型迭代、Prompt管理、效果评估的自动化闭环，持续提升模型在研发效能场景下的实际效果
深入挖掘公司内部研发过程中的痛点，开发有针对性、有前瞻性的智能化工具，结合AIOps能力实现研发问题的自动发现、根因分析与自愈建议，并持续迭代优化
通过自研、集成、二次开发等多种手段，推进大模型与Agent在研发、测试、项目交付管理全流程的落地实践，打通算法能力与DevOps工具链，系统性提升组织研发效能
优先资格
了解AI原生DevOps（LLMOps/AIOps）体系，熟悉模型服务部署、Prompt版本管理、Agent运行监控、CI/CD与Agent工作流集成等相关技术，有将AI能力嵌入研发流水线的实践经验者优先
有自然语言/多模态大模型、深度序列模型、深度生成模型、图神经网络、知识图谱、数据挖掘、云计算系统、机器学习平台等相关技术或落地经验者优先
符合以下条件之一者优先：a. 有AI大模型实际落地应用开发和优化经验
b. 有React等前端范式落地经验，能独立完成Agent应用前后端开发
c. CCF-A类论文一作
主导过研发效能改进并取得显著量化成果者优先，有Agent驱动的研发效能工具建设经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 技术栈前沿，涉及大模型、Agent、LLMOps等热门领域，能快速积累AI工程化经验
- 蚂蚁集团平台大，资源丰富，有机会参与国际化项目，视野开阔
- 职位聚焦研发效能，能直接看到技术对组织效率的提升，成就感强
- 团队鼓励创新，有Agent驱动的工具建设，适合追求技术深度的工程师
- 技术要求高，需同时具备算法能力和工程落地能力，学习曲线较陡
- 涉及跨团队协作和海外沟通，可能面临项目复杂度和协调难度
- 适合具备大模型算法和工程化经验，对AI赋能研发效能有热情，且善于跨团队协作的高级工程师
缺点 / 挑战
- AI工具开发需持续迭代优化，可能面临快速变化的技术挑战
角色解读
- 可向AI平台架构师或算法专家方向发展，专注于研发效能领域的AI创新
- 通过积累Agent应用和大模型落地经验，晋升为技术负责人或团队管理者
- 参与前沿AI研究，发表论文或主导开源项目，提升行业影响力
- 主导基于大模型和Agent技术的研发效能工具开发，优化从需求到发布的全流程
- 重构传统效能工具，构建智能研发助手、自动化测试Agent等AI原生工具
- 负责垂类场景模型的训练、微调与评测，并搭建LLMOps体系实现自动化闭环
- 结合AIOps挖掘研发痛点，实现问题的自动发现、根因分析与自愈建议
- 精通大模型算法，包括预训练、微调，并熟悉LangChain等Agent框架的工程化落地
- 熟练使用Python或Java，具备PyTorch等深度学习框架经验和系统设计能力
- 了解LLMOps/AIOps体系，能将AI能力嵌入DevOps工具链
- 具备跨团队协作和英语沟通能力，以支持国际项目
申请策略
- 关注蚂蚁集团在AI和研发效能领域的技术博客或开源项目，了解公司技术方向
- 准备简历时，用STAR法则描述与JD相关的项目经历，突出算法与工程结合的成果
- 突出大模型算法项目经验，特别是Agent框架（如LangChain）的工程化落地案例
- 强调研发效能工具开发成果，量化效率提升指标（如交付速度、测试自动化率）
- 展示Python/Java编程能力，以及PyTorch等深度学习框架的使用经历
- 如有海外合作或英语技术文档阅读经验，可单独列出以支持国际岗位需求
- 深入学习LLMOps和AIOps相关技术，如模型部署、Prompt管理、Agent监控
- 实践Agent开发，通过开源项目或自建Demo熟悉RAG、Multi-Agent等机制
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）结构化回答项目经验，突出技术决策和量化成果
- 对于技术设计问题，先概述整体架构，再深入关键组件（如Agent调度、模型优化），并考虑扩展性
- 协作问题强调沟通策略和工具使用（如敏捷开发、文档共享），展示跨文化适应能力
- 请描述一个你主导的大模型算法落地项目，如何将算法能力转化为效能工具？
- 如何设计一个Agent工作流来自动化研发测试流程？
- 在LLMOps中，如何管理Prompt版本和评估模型效果？
- 你如何与海外团队协作开发AI工具？遇到过哪些挑战？
- 请解释RAG（检索增强生成）在研发效能场景中的应用
职位点评
薪资福利70
成长发展90
工作生活50
使命价值75
薪资福利
70中等
JD未明确提及薪资福利，但作为蚂蚁集团高级技术岗位，薪资预期具有市场竞争力，稳定性较高。
薪资信号未披露（AI估算：30K-50K/月）
成长发展
90较高
职位涉及前沿大模型、Agent技术和LLMOps，技术栈先进，且有明确的效能改进目标，技能成长空间大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈大模型、Agent、LangChain、RAG、LLMOps、AIOps、DevOps
成长机会提升公司整体需求交付效率、持续提升模型在研发效能场景下的实际效果、系统性提升组织研发效能
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
JD未明确提及工作模式、弹性办公或WLB相关信息，办公地点在上海/杭州，可能需要现场办公。
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
人工智能和研发效能是行业增长热点，该职位通过技术提升组织效率，具有正面社会影响。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
使命信号提升公司整体需求交付效率、系统性提升组织研发效能
创新程度开拓性创新（行业首创）
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