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业务技术-AI应用研发工程师-搜索终端
业务技术-AI应用研发工程师-搜索终端
发布于 大约 8 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
Ai Agent
Langgraph
Prompt Engineering
Rag
图像搜索
多模态理解
大模型
客户端开发
性能优化
值不值得投
76综合评分
综合评分 76
前沿AI技术栈、亿级业务平台、技术成长空间大，但WLB可能一般。
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
33K
比人工智能中位数低
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 200 个在招 · 其中人工智能 16 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
这个职位负责淘宝搜索、拍立淘等亿级流量核心业务的客户端架构设计与功能研发，深度参与端侧AI、大模型应用和Agent系统的开发，致力于打造智能搜索体验
你需要与产品、算法等多团队协作，推动搜索功能的迭代优化，并探索AI与搜索融合的创新场景
最低要求
年以上前端/客户端/终端开发经验，对大模型、AI Agent、工具调用、RAG、上下文工程、Workflow 编排等方向有实际理解或项目经验
业务理解能力强，具备良好的业务架构基础，熟悉AI技术和应用，理解设计模式，在项目或产品中有很好的实践
沟通能力良好，责任心强，对技术有激情，有良好的快速学习能力
工作职责
深度参与核心业务架构与研发：深度参与淘宝搜索、拍立淘及AI助手等亿级流量核心业务的客户端架构设计、功能研发与持续优化
聚焦用户体验与商业效率的双重提升，你将与产品、算法、前端等多团队紧密协作，从需求洞察到技术落地，全程驱动搜索功能的迭代演进，打造“快、准、懂你”的智能搜索体验
主导端侧基础设施与性能极致优化：主导搜索客户端基础库、通用组件及动态化框架的建设与升级，构建高内聚、低耦合、可扩展的技术底座
通过自动化、可视化的工具链，解决启动速度、流畅度、内存占用等极致性能难题，显著提升业务迭代效率与系统稳定性，为搜索业务的规模化发展提供坚实支撑
探索端智能与AI交互的前沿方向：积极探索“端侧AI”与搜索融合的创新场景，重点投入图像搜索（以图搜图）、多模态理解、大模型（如GPT类技术）在移动端侧的工程化落地
推动“从关键词到意图理解”、“从结果列表到对话式导购”的体验跃迁，你将有机会参与从0到1的创新产品孵化，定义行业领先的智能搜索新范式
参与 Agent 系统核心模块的设计与落地，覆盖任务规划、推理执行、上下文增强、记忆管理、工具编排以及运行时稳定性保障
深度对接业务场景，将通用 Agent 框架沉淀为面向业务的可复用能力组件
负责从需求拆解、Prompt/工作流设计、工具与数据接入、灰度上线到效果回流的全链路交付，确保 Agent 在真实流量下满足业务的准确率、时延与成本指标
构建 Agent 全链路观测与 Trace 体系，记录 Agent 执行过程中的上下文输入、工具调用、文件变更、测试结果、人工干预、失败原因和最终产物
支持对 Agent 行为、任务效果、失败 case、成本和性能进行多维分析与归因，为后续优化和规模化落地提供依据
建立自动化评测、回测和 case 分析机制，围绕真实业务任务构建评测数据集、验证标准和效果指标
通过模型选择、上下文优化、工具链改造、Prompt / Skill 调整、Workflow 编排等方式，持续提升 Agent 的任务成功率、稳定性、可控性和交付质量
优先资格
有服务端开发经验，熟悉跨端技术，参与过大型项目者优先
了解搜索引擎，算法，图像视频，机器学习知识者优先，熟悉 Prompt Engineering、RAG、Function Calling、Agent 编排范式，有基于 LangGraph、LlamaIndex、AutoGen、Dify、AgentScope等框架的实战经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 深度参与亿级流量业务，接触前沿AI技术和创新场景
- 公司平台资源丰富，技术氛围浓厚
- 有机会定义行业领先范式，成长空间大
- 技术难度高，需持续学习AI和工程化知识
- 工作强度可能较大，需快速迭代
缺点 / 挑战
- 业务需求复杂，需多团队协作压力
- 适合对AI和搜索技术有热情、具备扎实开发经验、喜欢挑战创新、注重技术成长的工程师
角色解读
- 可向高级工程师、技术专家或AI架构师发展，专注于AI工程化或搜索系统优化
- 也可转向技术管理或产品技术结合方向
- 负责淘宝搜索等核心业务的客户端架构与研发，深度参与端侧AI、大模型应用和Agent系统开发，优化性能并推动搜索体验创新
- 主导基础设施建设，探索AI与搜索融合的前沿方向，参与全链路交付和评测体系构建
- 需要扎实的前端/客户端开发经验，熟悉AI技术如大模型、RAG、Agent编排
- 具备业务架构理解能力，沟通协作能力强
- 了解搜索引擎、算法或跨端技术者更优
申请策略
- 研究淘宝搜索业务和AI应用趋势，准备相关技术案例
- 面试中突出解决问题和创新思维
- 突出客户端开发项目经验，尤其是性能优化或大规模应用
- 展示AI相关实践，如大模型应用、RAG或Agent开发
- 强调业务架构设计和团队协作成果
- 深入学习端侧AI工程化，如大模型部署、Agent框架（如LangGraph）
- 提升系统设计和性能优化技能
- 了解搜索引擎基础知识
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）回答行为问题
- 技术问题结合具体项目经验，展示思考过程和成果
- 强调业务理解和技术深度结合
- 如何设计端侧AI架构以支持搜索功能优化？
- 描述一个你主导的性能优化项目，如何衡量效果？
- 你对Agent系统在搜索中的应用有哪些理解？
- 如何平衡业务需求与技术架构的扩展性？
- 在多团队协作中，你如何推动项目落地？
职位点评
薪资福利80
成长发展85
工作生活60
使命价值75
薪资福利
80较高
薪资处于市场水准，公司规模大可能提供稳定福利，但JD未明确提及具体待遇。
薪资信号市场水准 (25K-40K/月)
成长发展
85较高
涉及前沿AI技术如大模型、Agent开发，有创新机会和成长空间，但未明确提及培训或晋升路径。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈大模型、AI Agent、RAG、Prompt Engineering、LangGraph
业务类型profit_center
工作生活
60中等
JD未提及办公模式或工作生活平衡，技术岗位可能要求高强度工作，但具体信息不足。
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
参与核心业务，有行业影响力，但未强调社会价值或使命导向，主要聚焦商业应用。
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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