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淘宝平台事业部-AI应用研发工程师-店小蜜开发
淘宝平台事业部-AI应用研发工程师-店小蜜开发
发布于 39 分钟前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公后端开发
后端开发
Ai Agent
Ai Coding
Jvm
Llm
Mybatis
Rag
分布式服务
多线程
消息队列
值不值得投
71综合评分
综合评分 71
大平台、前沿AI技术栈，成长空间大，但工作强度可能较高，WLB一般。
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
35K
与后端开发中位数基本持平
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 160 个在招
市场机会
选择面较广
杭州 · 后端开发 · 约 150 个在招
职位详情
关于这个职位
这是一个在淘天集团店小蜜团队负责AI应用研发的岗位，你将参与构建基于大模型Agent的智能客服系统，覆盖亿级用户的售前、售后等全链路服务场景
工作内容包括与算法同学协作设计智能体，将RAG、Prompt编排等技术与高并发后端服务融合，并参与高可用分布式架构的设计与优化
适合有2年以上开发经验，对AI应用落地充满热情，希望在真实亿级流量场景中挑战自我的工程师
最低要求
本科及以上学历，2年及以上开发工作经验，熟练使用Python/Java等编程语言，熟练使用Spring、Mybatis、Springboot、JVM、多线程、分布式服务、缓存、消息队列等技术
有一定的AI Agent、RAG、LLM应用开发项目经验，熟悉Agent基础框架实现原理，了解高可用、高扩展性的大模型/Agent工程架构
了解AI Coding，有一定的vibe coding、sdd等使用经验
具备良好的抽象设计能力，思路清晰，善于思考，能独立分析和解决问题，责任心强，具备良好的团队合作精神和承受压力的能力
有良好的项目规划和决策能力，善于捕捉业务需求、架构设计中存在的问题，并给出有效的解决措施和方法
工作职责
构建电商领域最强AI客服Agent：和算法同学协作，基于大语言模型（LLM），设计具备任务理解、工具调用、多轮推理与决策能力的智能体（Agent），让AI真正“会思考、能办事”
打造高可用AI工程系统：将RAG、动态Prompt编排、上下文管理、长期记忆等前沿AI技术，与高并发后端服务深度融合，支撑日均千万级对话请求
深耕智能客服核心场景：从“用户问一句，AI答得准”，到“用户没开口，AI已预判”，你将参与构建覆盖售前推荐、活动解读、商品对比、售后排障、物流追踪等复杂业务逻辑的智能服务引擎
参与AI与工程双轮驱动的技术基建：既探索与落地Agent框架的深度优化，体验AI Coding的编程魅力，也设计高性能、低延迟、高可用的分布式服务架构，涵盖缓存策略、JVM调优、多线程调度、微服务治理、消息队列等核心工程能力
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 公司平台大，技术资源丰富，有AI Coding等前沿实践机会
- 团队氛围注重创新，有机会定义AI客服的未来形态，成就感强
- 业务复杂度高，需要深入理解电商场景，对问题解决能力要求高
缺点 / 挑战
- 参与亿级流量场景的AI应用，技术挑战大，能快速积累大模型落地经验
- 工作强度可能较高，需要适应快节奏和高压环境
- 技术栈要求全面，需要同时掌握AI和工程能力，学习压力大
- 适合有2年以上后端开发经验，对AI技术充满热情，愿意在挑战中快速成长，并希望在大平台实现技术价值的工程师
角色解读
- 在技术深度上，可向AI工程专家或架构师方向发展，精通大模型应用与分布式系统
- 在业务广度上，可深入理解电商客服场景，成为业务与技术结合的复合型人才
- 在团队内，有机会晋升为技术Leader，带领团队负责核心模块
- 与算法团队协作，基于LLM设计并实现智能客服Agent，包括任务理解、工具调用、多轮推理与决策
- 将RAG、动态Prompt编排、上下文管理等AI技术与高并发后端服务集成，支撑千万级对话请求
- 参与构建覆盖售前推荐、售后排障等复杂业务逻辑的智能服务引擎，优化用户体验
- 设计并优化分布式服务架构，涉及缓存、JVM调优、微服务治理等，确保系统高可用、低延迟
- 扎实的编程基础，熟练使用Python或Java，熟悉Spring、Mybatis等主流框架
- 具备AI Agent、RAG、LLM应用开发经验，理解Agent框架原理
- 熟悉分布式系统、缓存、消息队列等后端核心技术，有高并发处理经验
- 了解AI Coding工具，如vibe coding、SDD，具备一定的使用经验
申请策略
- 关注淘天集团的技术博客和招聘动态，了解团队技术方向
- 在面试中展示你对AI客服场景的理解和热情，准备相关项目案例
- 突出AI相关项目经验，如Agent、RAG、LLM应用开发，详细描述你的角色和成果
- 强调后端工程能力，如高并发系统设计、分布式架构、性能优化案例
- 展示对AI Coding工具的使用经验，体现技术前沿性
- 如有电商或客服领域经验，务必提及，增加匹配度
- 深入学习LangChain、LlamaIndex等Agent框架，动手实现一个简单的Agent
- 熟悉RAG技术栈，包括向量数据库、Embedding模型等
面试指南
- 使用STAR法则：情境、任务、行动、结果，清晰描述项目经历
- 强调技术选型的原因和权衡，展示思考深度
- 结合具体数据或指标，量化你的成果
- 请描述你如何设计一个基于LLM的Agent，实现多轮对话和工具调用？
- 在高并发场景下，如何优化RAG系统的响应延迟？
- 你如何处理Agent的上下文管理，避免超出token限制？
- 请举例说明你如何解决分布式系统中的一致性问题
- 你对AI Coding工具的使用体验如何？它们如何提升开发效率？
职位点评
薪资福利70
成长发展90
工作生活40
使命价值80
薪资福利
70中等
职位未明确薪资和福利，但作为大平台核心团队，通常提供有竞争力的薪酬，但具体需面议。
薪资信号未披露（AI估算：25K-45K/月）
成长发展
90较高
职位涉及前沿AI技术（LLM、Agent、RAG），且强调技术深度和广度，成长空间大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、Agent、RAG、AI Coding、分布式系统
业务类型profit_center
工作生活
40较低
职位未提及工作模式，但作为大厂核心岗位，通常需要现场办公，且可能加班。
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
职位通过AI改善客服体验，具有社会价值，且电商行业持续增长，使命感较强。
行业发展稳定成熟行业
社会影响正向社会影响力较高
使命信号定义AI客服的未来形态
创新程度积极采用新技术
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