业务技术-AI Agent 应用开发工程师-智能内控方向

优缺点分析

角色解读

• 在技术深度上，可以深入大模型应用、Agent架构等前沿领域，成为AI应用专家
• 在业务理解上，可以积累风控领域知识，成为懂业务的技术专家，向技术管理或架构师方向发展
• 在阿里巴巴平台，有丰富的内部晋升和转岗机会，可以横向拓展到其他业务线或技术团队
• 负责淘天内控平台的技术系统设计与核心功能开发，运用大模型和机器学习技术防控资金、业务流程、合规等风险
• 深度参与智能内控引擎的研发，将AI模型与实时策略融合，打造高并发、低延迟的决策系统，保障大促场景的稳定性
• 探索大模型的领域后训练、指令微调、RAG等前沿方案，提升模型在风险识别、归因分析、合规判断等任务上的准确率与可解释性
• 主导企业级AI应用的开发与落地，构建AI Agent、智能工作流和知识库引擎，重塑风险的主动发现与自动化治理
• 精通至少一种编程语言（Java/Python），熟悉SQL及大数据处理工具（如Hive/Spark），能独立阅读和分析大型工程代码库
• 具备大语言模型的工程应用经验，理解Prompt工程、RAG、Function Calling/Tool Use等核心技术的原理与局限
• 具备较强的数据敏感度和问题诊断能力，能通过数据驱动方式持续优化系统表现
• 具备目标导向意识，能在多任务并行的情况下合理安排优先级并按时交付结果

申请策略

• 了解阿里巴巴和天猫的业务，特别是风控相关的挑战
• 在面试中展示对AI技术落地的思考，体现业务价值转化能力
• 突出大模型应用经验，包括Prompt工程、RAG、Agent等实际项目
• 强调风控或金融科技背景，展示对业务的理解
• 展示编程能力，特别是Java/Python，以及大数据处理经验
• 如果有代码分析、Agent架构或AI安全相关项目，务必详细描述
• 深入学习大模型原理和工程化应用，如RAG、微调等
• 了解风控领域知识，如风险识别、合规判断等

面试指南

• 使用STAR法则：描述情境、任务、行动和结果，突出技术难点和解决方案
• 强调数据驱动和业务价值，展示你如何通过技术优化业务指标
• 展示学习能力和技术热情，提及你如何持续学习新技术并应用
• 请描述一个你使用大模型解决实际问题的项目，具体如何设计Prompt或RAG？
• 在构建Agent系统时，如何处理多步推理的稳定性和幻觉抑制？
• 如何评估一个风控模型的准确率和可解释性？
• 在双十一大促场景下，如何保证决策系统的低延迟和高可用？
• 你如何跟踪大模型领域的最新进展，并应用到实际工作中？