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业务技术-（急招）AI Agent应用研发工程师-淘宝搜索
业务技术-（急招）AI Agent应用研发工程师-淘宝搜索
发布于 2 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公后端开发
后端开发
Ai Agent
Llm
分布式系统
后端架构
多智能体协同
大模型工程
搜索系统
高并发架构
值不值得投
77综合评分
综合评分 77
核心业务线AI Agent研发岗，技术前沿且成长空间巨大，薪资优厚但工作强度与挑战较高。
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
5万
比后端开发中位数高
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
67 个在招 · 其中后端开发 3 个
市场机会
选择面较广
杭州 · 后端开发 · 约 170 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位负责淘宝搜索的AI Agent应用研发，推动大模型与传统搜索架构融合，构建搜索与运营智能体
你需要设计并优化支持高并发、长链路调度的高性能后端架构，将生成式AI转化为亿级用户的极致体验，驱动搜索体验与商业价值提升
最低要求
计算机或相关专业本科及以上学历，扎实的计算机基础，精通数据结构、算法、数据库、分布式缓存、消息队列等，具有扎实的开发经验
深入理解一种研发语言底层机制
热爱技术，追求代码质量，逻辑清晰，具备优秀的沟通能力和跨团队协作推动力
对复杂系统充满好奇，敢于在庞大复杂的系统中识别机会、动手改造，在保障稳定的同时推动创新，既享受高并发系统的硬核挑战，也对Agent如何改变下一代工程与产品充满热情
工作职责
引领下一代AI原生与Agentic搜索系统：深度参与生成式搜索从理念到产品的全链路建设，推动大模型（LLM）与传统搜索架构的深度融合，构建具备推理、规划与执行闭环的搜索智能体（Search Agent）
打造搜索运营智能体（Operations Agent）：从“AI辅助”迈向“AI自治”，设计并落地基于大模型的多智能体协同网络，定义新一代智能运营范式，探索Agent在复杂电商策略配置与故障自愈场景中的极限能力
构建AI试穿与智能交互搭配平台：将前沿生成式AI与Agent技术转化为亿级用户可感知的极致体验，推动“看图购物”进化为“多轮交互、沉浸式试穿”的智能助手体验，重塑消费决策路径
夯实亿级高并发智能工程底座：在保障极致稳定性的前提下，设计并优化支持长链路Session状态存储、长任务（Long-running tasks）调度以及大模型推理的高性能后端架构，突破高并发下的延迟瓶颈，打造高性能、高可用、高智能的系统
驱动Agent体验与商业价值持续跃升：在AI与智能体赋能下，同步优化搜索相关性、多样性与转化效率，通过高效率的工具调用（Tool-Calling）与业务适配，为用户提升决策质量，为平台开辟新增长曲线
优先资格
具备大型分布式、高并发、高可用系统的实战经验与架构设计能力者优先
有AI架构、大模型工程落地、Agent框架研究和实践经验者优先
具有搜索、推荐、广告等系统背景者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 能够深入接触大模型、多智能体协同等前沿技术，积累稀缺的AI Agent工程化落地经验
- 依托庞大的电商业务场景，技术成果能直接转化为显著的商业价值与用户体验提升
- 适合具备扎实后端架构能力、对大模型和Agent技术充满热情，且敢于在复杂系统中推动创新的资深技术人才
缺点 / 挑战
- 处于AI与搜索结合的最前沿，参与亿级用户产品的智能化升级，技术挑战与业务价值极高
- 需要在保障亿级系统极致稳定性的同时推动AI创新，平衡“稳”与“新”的压力较大
- 大模型推理与高并发架构的结合存在技术深水区，突破延迟瓶颈和长任务调度具有较高难度
角色解读
- 从核心后端研发向AI架构师演进，掌握大模型与Agent在复杂电商场景的落地能力
- 成长为兼具硬核工程底座与智能体架构能力的AI时代复合型技术领军人才
- 负责淘宝搜索的AI Agent应用研发，推动大模型与传统搜索架构融合，构建搜索与运营智能体
- 设计并优化支持高并发、长链路调度的高性能后端架构，保障亿级系统的稳定性与低延迟
- 将生成式AI技术转化为实际产品体验，如AI试穿与智能交互搭配平台，提升用户决策质量与商业转化
- 扎实的计算机基础与后端开发能力，精通数据结构、算法及分布式中间件（缓存、消息队列等）
- 具备大型分布式、高并发、高可用系统的架构设计与实战经验
- 熟悉大模型工程落地、Agent框架及Tool-Calling机制，有搜索/推荐/广告系统背景者优先
申请策略
- 了解淘宝搜索当前的智能化进展及“看图购物”等业务方向，在面试中展现对业务场景的深刻理解
- 准备一些关于如何在庞大复杂系统中“敢给大象做手术”的实际案例，体现创新与稳健并重的工程思维
- 突出在大型分布式、高并发系统架构设计方面的实战经验，特别是解决延迟瓶颈和保障高可用的案例
- 详细展示在大模型工程落地、Agent框架应用或Tool-Calling方面的具体项目经验与成果
- 强调在搜索、推荐或广告等复杂业务系统中的背景，以及跨团队协作推动项目落地的能力
- 深入学习主流Agent框架及多智能体协同机制，掌握长链路Session状态管理
- 研究大模型推理优化技术及高并发下的系统调优方案，提升在AI与工程结合领域的深度
面试指南
- 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）结构化回答项目经验，突出技术难点、你的思考过程及最终的业务收益
- 对于架构设计问题，从业务需求出发，分层阐述（接入层、逻辑层、数据层），并重点说明高可用、高并发及容灾降级策略
- 请分享一个你主导设计的高并发、高可用分布式系统架构案例，你是如何解决延迟瓶颈的？
- 在大模型工程落地中，你是如何处理长任务调度和Session状态存储的？
- 如果要在现有的亿级搜索系统中引入Agent架构，你会如何设计以保证系统的稳定性？
- 请谈谈你对多智能体协同网络的理解，以及在复杂电商策略配置中如何应用？
- 复习分布式系统核心原理（如一致性协议、分布式缓存、消息队列底层机制），并准备相关底层源码或调优经验
- 深入了解LLM、Agent、RAG等前沿技术的工程化实践，思考其在电商搜索场景中的具体应用与局限
职位点评
薪资福利85
成长发展95
工作生活40
使命价值80
薪资福利
85较高
作为核心业务线的AI研发岗，薪资水平处于市场前列，且依托成熟业务，稳定性与福利保障较好。
薪资信号未披露（AI估算：3.5千–6.5万/月）
成长发展
95较高
岗位处于AI Agent与搜索结合的最前沿，技术栈极具前瞻性，能接触到亿级场景的复杂系统挑战，成长空间巨大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI Agent、LLM、多智能体协同、Tool-Calling、分布式系统、高并发架构
成长机会渴望成长为既有硬核工程底座、又懂智能体架构的 AI 时代复合型领军人才
业务类型profit_center
工作生活
40较低
JD中提及“急招”、“亿级高并发”、“极致稳定性”及“极限能力”，暗示工作节奏较快，挑战较大，WLB可能受限。
工作模式未明确
办公地点科技园/产业园
加班情况JD含高强度暗示词
使命价值
80较高
推动下一代AI原生搜索系统，重塑消费决策路径，具有较高的行业创新价值与用户体验提升意义。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
使命信号引领下一代 AI 原生与 Agentic 搜索系统、重塑消费决策路径
创新程度开拓性创新（行业首创）
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