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淘天算法技术-Agent算法工程师-杭州
淘天算法技术-Agent算法工程师-杭州
发布于 3 天前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公人工智能
人工智能
Llm
Multi-Agent
Pytorch
Rag
Rlhf
值不值得投
72综合评分
综合评分 72
前沿Agent技术，高成长，薪资竞争力强，但工作强度可能较大。
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
45K
与人工智能中位数基本持平
发布情况
新岗位 · 2 天前发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 290 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 190 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位负责构建面向电商场景的智能Agent系统，基于大语言模型实现商品理解与匹配，涉及Agent规划、工具调用、强化学习等前沿技术，并推动Agent在电商业务中的落地与规模化
适合对LLM和Agent方向有深厚积累、具备工程化能力的技术专家
最低要求
计算机、人工智能、模式识别等相关专业硕士及以上学历，2年及以上相关工作经验
具备以下一个或多个领域的深厚积累：
a. Agent系统： 在LLM Agent方向有深入实践，熟悉主流Agent框架和范式（如ReAct、Function Calling、Multi-Agent等），有Agent规划、工具调用、记忆管理、技能进化等方向的研发经验
在Agent RL、Agent评估、Agent安全等方向有研究或落地经验者优先
b. 大语言模型（LLM）： 熟悉主流大语言模型的原理与训练，在SFT、RLHF、模型蒸馏（Model Distillation）、提示工程（Prompt Engineering）、In-Context Learning等方向有实践经验，能够针对Agent场景进行模型适配和优化
c. 多模态理解： 熟悉主流多模态大模型（VLM）的原理和应用，有图文匹配、视觉内容理解、VQA等项目经验，能够将多模态能力有效集成到Agent系统中
具备扎实的编程与工程能力，精通Python/C++/SQL等编程语言，熟练掌握PyTorch等深度学习框架，有良好的代码风格和系统设计能力
具备优秀的分析与解决问题能力，能够将复杂的业务问题拆解为Agent可执行的子任务，设计合理的Agent工作流和工具链，给出创新性解决方案
拥有强烈的技术Owner意识和自驱力，能够独立负责Agent技术方向的规划与落地，对构建真正"能用"的智能系统有热情和追求
工作职责
构建面向电商场景的智能Agent系统： 负责设计、开发和迭代面向商品理解与匹配的智能Agent系统，基于大语言模型（LLM）构建具备自主规划、工具调用、多步推理和记忆管理能力的Agent架构，实现商品多模态信息（文本、图片、价格等）的深度理解与智能决策
Agent核心算法研发与优化： 负责Agent核心算法的研发，包括但不限于：Agent规划与决策策略、工具学习与技能进化（Tool Learning、Skill Evolution）、Agent强化学习（Agent RL、RLHF/RLAIF）、多Agent协作与博弈框架、基于检索增强的Agent知识管理（RAG + Agent Memory）等方向，持续提升Agent在复杂电商任务中的准确率与鲁棒性
前沿技术探索与业务落地： 跟踪Agent领域的最新研究进展，结合商品同款匹配、价格分析、属性提取等核心业务场景，进行技术选型与方案落地
探索Agent在电商链路中的更多应用可能，如智能比价助手等
Agent系统工程化与规模化： 负责Agent系统的工程化落地，设计高性能、高可用的Agent服务架构，解决大规模并发调用下的延迟、成本和稳定性问题
构建Agent效果评估体系，通过AB实验持续验证和驱动业务指标增长
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 背靠天猫电商场景，业务落地机会多
- 公司平台大，资源丰富，有影响力
- 技术难度高，需要持续学习
- 竞争激烈，需要快速产出成果
- 适合对Agent和LLM有深厚热情、具备强工程能力、能承受高压的技术专家
缺点 / 挑战
- 处于AI前沿领域，技术挑战大，成长快
- 业务压力大，可能面临高强度工作
角色解读
- 成为Agent领域的专家，主导技术方向
- 晋升为技术Leader，带领团队
- 横向扩展到其他AI领域，如多模态、强化学习
- 设计并开发基于LLM的智能Agent系统，实现商品理解、匹配和比价等功能
- 研发Agent核心算法，包括规划、工具学习、强化学习、多Agent协作等
- 将前沿Agent技术落地到电商业务场景，如商品同款匹配、价格分析
- 负责Agent系统的工程化，确保高性能、高可用，并建立评估体系
- 精通LLM原理与训练，熟悉SFT、RLHF、Prompt Engineering等
- 熟悉主流Agent框架（ReAct、Function Calling、Multi-Agent），有实际研发经验
- 扎实的编程能力，精通Python/C++，熟练使用PyTorch
- 具备多模态理解能力，熟悉VLM，能集成图文信息
申请策略
- 了解天猫的业务和技术栈
- 准备展示Agent项目的Demo或代码
- 突出Agent相关项目经验，如工具调用、规划、多Agent系统
- 强调LLM训练和优化经验，如RLHF、SFT
- 展示工程能力，如高性能系统设计、大规模并发处理
- 提及业务落地成果，如提升准确率、降低成本
- 深入学习Agent前沿论文，如ReAct、AutoGPT
- 实践强化学习在Agent中的应用
面试指南
- 回答时结合具体项目，突出技术难点和解决方案，强调业务价值
- 请描述你设计过的Agent系统，如何实现规划与工具调用？
- 如何优化LLM在Agent场景下的推理效率？
- 如何处理多Agent协作中的冲突？
- 如何评估Agent系统的效果？
- 如何将Agent技术应用到商品匹配场景？
- 复习Agent相关论文和框架
- 准备项目案例，量化成果
职位点评
薪资福利70
成长发展95
工作生活40
使命价值80
薪资福利
70中等
薪资水平未在JD中明确，但作为大厂技术岗，通常具有竞争力，福利体系完善。
薪资信号未披露（AI估算：30K-60K/月）
成长发展
95较高
职位聚焦前沿Agent技术，涉及LLM、强化学习等，技术成长空间大，且业务场景丰富。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、Agent、RLHF、RAG、Multi-Agent
业务类型profit_center
工作生活
40较低
JD未提及工作模式，但技术研发岗通常需要现场办公，且大厂工作节奏可能较快。
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
Agent技术应用于电商场景，能提升购物体验，具有实际社会价值，行业前景广阔。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度积极采用新技术
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