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淘天供应链产品技术部-AI应用研发工程师-AI客服
淘天供应链产品技术部-AI应用研发工程师-AI客服
发布于 33 分钟前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公人工智能
人工智能
Ai Coding Tools
Llm Application
Prompt Engineering
Rag
Sql
值不值得投
78综合评分
综合评分 78
前沿AI技术栈、高成长潜力、大厂平台背书，但需适应快节奏工作环境
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
3.3万
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 250 个在招 · 其中人工智能 8 个
市场机会
选择面较广
杭州 · 人工智能 · 约 490 个在招
职位详情
关于这个职位
负责构建具备任务理解、工具调用及多轮推理能力的智能客服Agent，结合RAG、动态Prompt编排等前沿技术打造高可用AI工程系统
深入电商复杂业务场景（如商品质量、物流售后），通过数据驱动优化人机协作策略，并赋能商家智能化运营，提升平台服务效率与体验
最低要求
本科及以上学历，2年及以上后端或AI应用开发经验
熟练使用Java或Python，熟悉分布式服务、缓存、消息队列等常用技术
有大模型应用或Agent的上线经验
理解Prompt、RAG、工具调用、上下文管理和记忆等核心技术的原理
能根据bad case和评测数据定位问题，持续优化效果
数据和问题分析能力强，能用SQL或Python自己分析数据
能从具体用户、具体case出发找到根因，而不是只看指标
日常深度使用AI Coding工具（如Claude Code、Cursor、Qoder等）来提升研发效率
有很强的owner意识和跨团队推动能力，能直接和产品、算法、运营以及商家沟通
工作职责
构建服务咨询Agent：设计具备任务理解、工具调用、多轮推理与决策能力的智能体（Agent），推动Agent架构演进，并建设配套的评测和回归体系
打造高可用AI工程系统：将RAG、动态Prompt编排、上下文管理、长期记忆等前沿AI技术，与高并发服务深度融合，同时保障低延迟、高可用
重塑进线服务体验：构建体验负反馈迭代闭环，持续驱动知识、方案、工具、链路和人机协作策略的持续优化
深耕商品质量问题、物流问题、售后问题等复杂业务场景
赋能商家智能化运营：建设AI质检、AI协商、AI挽单、AI经营分析等产品能力、提升商家在平台的经营效率与效果
优先资格
有以下任一方向经验者优先：电商客服、售后或导购，商家SaaS或客服工作台，用户画像与CRM，模型后训练，直播或私域
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 接触最前沿的大模型Agent技术，技术栈领先
- 依托淘天庞大业务场景，数据丰富，落地效果可量化
- 平台影响力大，简历背书价值高
- 团队氛围开放，鼓励技术创新与跨界合作
- 需要深入理解电商复杂业务逻辑，学习曲线陡峭
- 跨部门沟通成本高，需具备极强的推动力
- 适合对AI前沿技术有热情、具备扎实后端基础且希望在大模型应用层深耕的中高级工程师
缺点 / 挑战
- AI Agent在复杂业务中的稳定性与准确性挑战较大
- 高并发场景下的系统性能优化压力大
角色解读
- 向AI架构师方向发展，主导更复杂的Agent系统设计
- 转型为AI产品经理或技术负责人，兼顾业务战略与技术落地
- 深耕垂直领域（如电商客服、商家服务），成为行业专家
- 设计与开发基于大模型的智能客服Agent，实现复杂的任务理解与决策能力
- 搭建高可用的AI工程基础设施，整合RAG、Prompt编排等技术以支持高并发场景
- 通过数据分析与Bad Case复盘，持续优化客服系统的准确率与用户体验
- 拓展AI在商家侧的应用（如质检、挽单），提升商业价值
- 扎实的编程基础（Java/Python）及分布式系统知识
- 深入理解LLM应用开发，包括RAG、Agent架构、Prompt工程等
- 具备数据敏感度，能利用SQL/Python进行问题分析与归因
- 熟练使用AI辅助编码工具，具备高效的工程化落地能力
申请策略
- 准备详细的项目案例，重点阐述技术选型理由及遇到的挑战与解决方案
- 了解淘天集团最新的AI战略布局，展现对业务的思考
- 突出大模型应用项目经验，特别是Agent、RAG相关的实战案例
- 强调解决复杂业务问题的能力，展示如何通过技术手段提升效率或体验
- 体现数据驱动思维，列举通过数据分析优化模型效果的实例
- 提及对AI Coding工具的熟练运用，展示高效研发能力
- 深入学习LangChain、LlamaIndex等主流Agent框架
- 强化分布式系统在高并发AI场景下的优化技巧
面试指南
- STAR法则：情境-任务-行动-结果，清晰描述项目背景与个人贡献
- 技术深度：不仅讲“怎么做”，更要讲“为什么这么做”，对比不同方案的优劣
- 数据支撑：用具体的指标（如准确率提升百分比、响应时间降低毫秒数）证明效果
- 业务结合：将技术方案与业务价值（如用户体验、商家效率）紧密关联
- 请介绍一个你参与过的最复杂的Agent项目，你是如何设计其决策逻辑的？
- 在RAG系统中，如何解决检索准确率低的问题？有哪些优化手段？
- 面对高并发场景，如何保证AI服务的低延迟和高可用性？
- 当模型输出出现Bad Case时，你的排查和优化流程是怎样的？
职位点评
薪资福利85
成长发展92
工作生活50
使命价值75
薪资福利
85较高
作为头部互联网巨头，提供具有竞争力的薪酬福利和稳定的职业发展平台，满足求职者对经济回报和稳定性的需求。
薪资信号未披露（AI估算：2.5千–4.0万/月）
成长发展
92较高
岗位聚焦于大模型Agent这一前沿技术领域，提供丰富的业务场景和数据资源，极具技术成长性和职业发展空间。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、Agent、RAG、Prompt Engineering、Java、Python、SQL
业务类型profit_center
工作生活
50较低
互联网大厂通常工作节奏较快，JD未明确提及弹性工作制或WLB相关福利，可能面临一定的工作压力。
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
通过AI技术改善客户服务体验和商家运营效率，具有明确的商业价值和社会意义，能带来较强的成就感。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
使命信号用AI去做最有温度的事情
创新程度积极采用新技术
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