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AI Agent Engineer, ARTS
AI Agent Engineer, ARTS
发布于 大约 16 小时前普通员工/个人贡献者
北京市
初级经验
全职员工
仅现场办公
本科
研究与开发 (研发)
机器学习
深度学习
NLP
数据挖掘
SQL
LLM
AI 估算 · 20k–35k
亚马逊北京AI工程师岗，市场需求旺盛，技能含金量高，薪资有竞争力，参考市场水平估算。
职位详情
关于这个职位
该职位是亚马逊全球商店（AGS）团队中的AI Agent工程师，负责利用机器学习和大型语言模型（LLM）解决跨境电子商务中的业务问题
你将参与产品试点、构建可扩展的ML/LLM解决方案，并与科学和软件团队协作，优化客户体验和营收
适合有1年以上经验、熟悉Python和机器学习算法、对AI前沿技术充满热情的工程师
最低要求
Bachelor's degree in math/statistics/engineering or other equivalent quantitative discipline
+ years of relevant work experience in solving real world business problems using machine learning, deep learning, data mining and statistical algorithms
Strong hands-on programming skills in Python, SQL, Hadoop/Hive. Additional knowledge of Spark, Scala, R, Java desired but not mandatory
Strong analytical thinking
Ability to creatively solve business problems, innovating new approaches where required and articulating ideas to a wide range of audiences using strong data, written and verbal communication skills
Ability to collaborate effectively across multiple teams and stakeholders, including development teams, product management and operations.
工作职责
Collaborate and propose best in class ML/LLM solutions for business requirements
Dive deep to drive product pilots, demonstrate innovation and customer obsession to steer the product roadmap
Develop scalable solutions by writing high-quality code, building ML/LLM models using current research breakthroughs and implementing performance optimization techniques
Coordinate design efforts between Sciences and Software teams to deliver optimized solutions
Communicate technical concepts to stakeholders at all levels
Ability to thrive in an ambiguous, uncertain and fast moving ML/LLM use case developments
Familiar with ML/LLM models and able to work independently.
优先资格
Master's degree with specialization in ML, NLP or Computer Vision preferred
+ years relevant work experience in a related field/s (project management, customer advocate, product owner, engineering, business analysis)
Diverse experience will be favored eg. a mix of experience across different roles
In-depth understanding of machine learning concepts including developing models and tuning the hyper-parameters, as well as deploying models and building ML service
Technical expertise, experience in Data science, ML and Statistics
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 前沿技术栈：直接接触LLM、深度学习等热门AI技术，积累高含金量经验
- 亚马逊平台：全球领先的电商与云计算公司，提供完善的培训和发展资源
- 业务影响力：工作直接与营收和客户体验挂钩，成果可量化，成就感强
- 跨团队协作：与科学、软件、产品多部门合作，锻炼综合能力
- 技术要求高：需要同时掌握工程和算法能力，对自学和快速解决问题能力要求高
- 模糊环境：业务场景经常变化，需要在不确定性中自主推进项目
- 适合热爱AI技术、有1年以上机器学习工程经验、渴望在快节奏环境下成长并希望参与核心业务的技术型求职者
缺点 / 挑战
- 工作节奏：亚马逊整体文化偏快节奏，可能面临较高的工作强度和 deadlines
角色解读
- 深耕ML/LLM技术领域，逐步成为AI算法专家或技术负责人
- 在电商场景下积累业务洞察，可转向产品经理或Tech Lead等综合管理岗位
- 凭借亚马逊平台经验，未来可跳槽至其他大厂AI部门或创业公司担任核心角色
- 基于业务需求，设计并实现最先进的机器学习和大型语言模型（ML/LLM）解决方案
- 深入参与产品试点，通过创新和客户至上思维推动产品路线图
- 编写高质量代码，构建可扩展的ML/LLM模型，并应用当前研究突破进行性能优化
- 协调科学团队与软件团队之间的设计工作，确保解决方案顺利交付
- 扎实的编程能力，熟练掌握Python、SQL、Hadoop/Hive等大数据工具
- 深入理解机器学习、深度学习、数据挖掘和统计算法，并能解决实际业务问题
- 具备在模糊、快节奏环境中独立工作的能力，熟悉LLM模型
- 优秀的沟通协作能力，能够跨团队与产品、运营、开发等多方高效合作
申请策略
- 亚马逊注重领导力原则（Leadership Principles），在面试和简历中应有意识体现
- 了解Global Stores业务背景，在面试中可结合跨境电子商务的实际痛点展示思考
- 突出ML/LLM相关项目经验，尤其是用深度学习或大模型解决实际业务问题的案例
- 强调编程技能和数据处理能力，列出Python、SQL、Hadoop等具体工具和成果
- 展示跨团队协作和沟通能力，例如参与过跨部门项目或产品驱动的工作
- 如有学术成果（论文、竞赛）或开源贡献，务必提及以体现技术深度
- 若缺乏LLM实战经验，建议通过Kaggle竞赛或开源项目（如Hugging Face）快速补强
- 熟悉亚马逊内部常用的技术栈（如AWS SageMaker、Apache Spark等）会增加竞争力
面试指南
- STAR法则：先说明情境（Situation）、任务（Task），再讲行动（Action）和结果（Result），强调量化成果
- 技术问题需先明确假设和约束，再分步骤提出方案，最后讨论 trade-offs
- 行为问题应结合亚马逊领导力原则，如Customer Obsession、Deliver Results等，用真实案例支撑
- 请描述一个你用机器学习解决实际业务问题的项目，包括数据、模型选择和效果评估
- 如何设计一个基于LLM的推荐系统？会遇到哪些挑战？
- 在分布式环境中训练大规模模型时，如何进行性能优化？
- 如何向非技术利益相关者解释一个复杂的模型决策？
- 你如何处理项目中的模糊需求和技术不确定性？
职位点评
71
综合评分
前沿AI技术、利润中心业务、大厂平台，但工作强度和WLB需自行权衡。
更适合这类人
最适合追求技术成长和职业发展的求职者，尤其是对AI前沿充满热情、愿意在快节奏环境中积累核心技能的人。
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50
使命价值70
薪资福利
75中等
亚马逊北京薪资具有市场竞争力，但JD未明确薪资水平和具体福利，稳定性较高，整体满足程度较好。
薪资信号未披露（AI估算：20K-35K/月）
成长发展
90较高
职位聚焦前沿LLM和深度学习技术，属于高速增长赛道，业务为利润中心，技能成长和晋升空间大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、SQL、Hadoop、Hive、Spark、机器学习、深度学习、LLM、NLP
业务类型profit_center
工作生活
50较低
要求仅现场办公，未提及WLB或弹性工作，亚马逊文化以高要求著称，生活平衡挑战较大。
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
属于电商AI领域，行业高速增长，但社会影响力中性，以商业价值为导向。
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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