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业务技术-Agent研发工程师-天猫技术
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发布于 1 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
Agent开发
Ai编程工具
Prompt Engineering
Rag检索增强
大语言模型(Llm)
电商业务
系统架构设计
链路追踪
值不值得投
69综合评分
综合评分 69
前沿AI技术栈、大厂核心业务落地、成长空间大，WLB待确认。
从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
2.9万
比人工智能中位数高
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 110 个在招 · 其中人工智能 3 个
市场机会
选择面较广
杭州 · 人工智能 · 约 460 个在招
职位详情
关于这个职位
负责基于大模型与Agent技术开发智能应用，深入3C电商运营场景完成系统架构设计、核心能力研发（意图识别、任务编排、知识检索）及效果评测优化，以提升业务决策效率与运营自动化水平
最低要求
学历与专业：本科及以上学历，具备1年以上软件研发经验
AI 编程实践：深度使用 Cursor、Claude Code 等 AI 编程工具中的至少一种，具备 Prompt 编写、调优与效果验证能力，有使用 AI 完成完整项目开发的实践
能够拆解开发任务、组织项目上下文，并独立完成生成代码的审查、测试、调试与重构，保障代码的正确性和可维护性
大模型与 Agent 应用：理解主流 LLM 的能力与局限，能够根据任务特点组合模型推理、工具调用与确定性逻辑
熟悉 Prompt Engineering、Context Engineering、Agent 等应用方法，使用过 LangChain 等至少一种 Agent 框架
理解模型幻觉、提示注入等风险，能够提出结果校验、工具权限控制和异常处理等工程应对方案
编程与工程基础：掌握数据结构、算法、计算机网络和操作系统基础，至少在 Java、Python、JavaScript 等一种主流语言上具备项目实践
能够围绕业务需求开展模块划分、领域建模、数据建模与接口设计，掌握版本管理、自动化测试和问题排查等工程方法，能够说明技术选型的依据与取舍
业务理解、协作与学习：能够与产品、运营及研发人员共同明确业务问题和验收标准，主动沟通依赖与风险，推进任务交付
能够独立判断技术方案，通过原型、评测数据和用户反馈验证改进思路
有电商系统或面向业务人员的 AI 应用项目、实习经验者优先
工作职责
业务分析与方案设计：深入运营流程，结合业务数据分析定位问题，明确应用目标、数据依赖、业务约束和验收标准
评估 AI 的适用环节，将业务需求拆解为可实施、可验证的技术方案
系统架构与业务建模：负责 AI 应用及相关业务服务的架构设计、领域建模与数据建模，明确核心实体、业务关系、状态流转及模块边界
划分业务规则处理、模型推理和工具执行的职责，设计模块间的数据交互与接口，支持业务演进和跨场景复用
Agent 核心能力研发：围绕具体任务实现意图识别、任务拆解、工具编排、执行状态管理及记忆管理
建立工具调用结果校验、失败重试与任务恢复机制，支持多步骤任务的执行与异常处理
知识与业务系统接入：建设业务数据查询、API 调用和 RAG 知识检索能力，将经营数据、业务规则及运营知识接入 Agent
优化知识加工、检索召回、重排和上下文组织策略，建立知识更新机制，保障信息的准确性与时效性
效果评测与问题定位：基于实际业务案例建设评测集，建立离线评测、版本回归和上线效果跟踪机制
围绕分析准确性、建议可执行性及任务完成率开展评估
建设覆盖检索、模型调用和工具执行的链路追踪能力，定位数据、知识、模型及流程中的问题，持续改进应用效果
性能优化与工程复用：针对模型及外部服务调用，设计异步处理、超时控制、限流和降级机制，优化响应时延、调用成本与系统稳定性
沉淀可复用组件、标准化 API 和开发规范，降低新场景的接入与维护成本
优先资格
加分项：有电商经营数据建模或行业知识库建设相关项目经验，能够梳理经营指标、抽象业务实体及其关系并完成数据建模，或将行业知识、运营经验与业务规则沉淀为可检索、可更新的知识库，应用于经营分析或 AI 场景
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 聚焦AI Agent前沿方向，技术栈新颖且落地场景明确（电商核心业务）
- 依托大厂平台，能接触海量真实业务数据与高并发架构
- 需快速适应AI技术迭代节奏，平衡模型能力与工程稳定性
- 业务侧对准确率与可解释性要求极高，调试与评测工作繁琐
- 适合对AI应用落地有热情、具备扎实工程基础且希望在大厂核心业务线积累经验的开发者
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 可向AI应用架构师、大模型算法工程师或技术专家方向发展，深耕垂直行业AI解决方案
- 负责将大模型能力落地到电商运营场景，开发具备意图识别、任务编排和知识检索能力的智能Agent应用
- 熟练掌握LLM应用开发框架（如LangChain）、RAG技术栈及AI编程工具
- 具备扎实的计算机基础与主流编程语言能力
申请策略
- 提前了解阿里技术体系与电商运营痛点，准备1-2个完整的Agent应用Demo或技术博客以展示工程落地能力
- 突出AI编程工具实战经验、LangChain/RAG项目经历，以及独立负责模块从设计到上线的全流程案例
- 强化Prompt调优技巧、向量数据库与检索增强技术，补充电商业务知识或数据建模能力
面试指南
- 采用STAR法则结构化回答项目经验
- 针对技术问题，先阐述核心原理，再结合具体场景说明选型依据、遇到的瓶颈及最终优化方案
- 请分享一个你使用LangChain或类似框架构建Agent的完整项目，重点说明工具调用与错误处理机制
- 如何设计RAG系统的知识检索与重排策略以保证回答准确性？
- 面对模型幻觉和业务强一致性要求，你在工程中做了哪些校验与降级设计？
- 复习LLM应用开发常见模式（ReAct、Plan-and-Solve等），准备链路追踪与评测数据集搭建的实际案例，熟悉电商基础运营指标
职位点评
薪资福利70
成长发展85
工作生活50
使命价值65
薪资福利
70中等
JD未明确披露薪资与福利细节，但依托成熟企业平台通常具备市场竞争力，整体补偿性动机满足程度中等偏上。
薪资信号未披露（AI估算：2.2千–3.5万/月）
成长发展
85较高
岗位深度绑定Agent与大模型前沿技术，提供完整的工程落地与评测优化闭环，技能成长空间与技术视野拓展显著。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Agent、LLM、LangChain、RAG、Prompt Engineering
业务类型profit_center
工作生活
50较低
JD未提及办公模式与工时安排，互联网研发岗通常面临一定的项目交付压力，生活化动机满足程度有限。
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
65中等
岗位直接服务于电商经营分析与运营提效，虽非强公益属性，但在推动行业智能化转型方面具备明确商业价值与创新意义。
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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