饿了么(ele)招聘淘宝闪购-C端-AI Agent应用工程师-上海/杭州
招聘职位:
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职位描述:
部门介绍:
我们致力于通过 AI 技术重构消费者侧的外卖服务体验,聚焦于“AI Native”架构演进,利用Agent前沿技术,打造高智能、高稳定、高并发的外卖服务平台,推动业务从“数字化”向“智能化”跃迁。
职位描述:
你将作为核心研发力量,参与外卖 C 端场景下 AI Agent 系统的全流程建设,从需求洞察到架构设计,再到工程落地与规模化演进。具体职责包括:
1. Agent 架构设计与落地:负责外卖Agent C端导购交易链路的 AI Agent 系统架构设计,设计并实现 Agent 核心模块,包括意图识别、任务拆解、记忆管理、推理策略及工具编排,兼顾系统的灵活性、可扩展性与工程可落地性。
2. 稳定性与观测体系建设:建立 Agent 全链路可观测性体系,实现全链路追踪、多维归因分析与 Bad Case 自动归集。搭建自动化评测与回测机制,通过噪声注入、Case 分析不断收敛效果,提升 Agent 在复杂业务场景下的鲁棒性与准确率。
3. 高性能工程实践:优化Agent 系统性能,保障系统在峰值流量下的低延迟与高可用。
4. 业务赋能与创新:深入外卖 C 端业务场景,利用数据挖掘与特征分析精准识别高价值问题,将模糊的业务痛点转化为明确的 AI 解决目标。
任职要求:
基础条件:
1.计算机、软件工程、人工智能等相关专业本科及以上学历。
2.两年及以上后端开发经验,其中至少 1-2 年 AI 应用或 Agent 相关研发经验。
专业能力:
1. 扎实的工程底座:
○ 精通 Java 或 Python 至少一门主流编程语言,具备扎实的计算机基础知识(数据结构、算法、网络、操作系统)。
○ 具备高并发、分布式系统的设计与开发经验,熟悉 Spring Boot/Cloud、微服务架构、消息队列、缓存等主流技术栈。
○ AI 编程工具(Cursor, Claude Code, Copilot 等)的重度玩家,具备极强的 Prompt 编写与调优能力,能够利用 AI 辅助完成从需求分析到代码生成的全流程,显著提升研发效率。
2. 大模型与 Agent 专长:
○ 深刻理解主流 LLM 的能力边界与局限,熟悉 Context Engineering、Prompt Engineering、Function Calling 等应用范式,有实际的大模型应用调优经验者优先。
○ 熟练掌握主流 Agent 框架(如 LangChain, LangGraph, Spring AI, AutoGen 等),有实际的 Agent 系统落地经验,能够处理多智能体协作、状态管理等复杂问题。
3. 问题解决与进阶:
○ 具备大模型幻觉、Prompt 注入等风险的工程化应对思路,有 RAG 系统优化、向量数据库检索调优经验者优先。
○ 对 AI Infra 有基本理解,了解 vLLM、Ollama 等推理框架原理,或具备模型微调(SFT/RL)经验者优先。
能力特质:
● 高能动性与自驱力:不等待指令,能主动探索技术边界,从业务视角发现机会并推动落地。
● 快速学习与转化:具备快速啃透前沿论文(Paper)的能力,并能将理论知识迅速转化为工程代码。
● 极客精神与开放性:拒绝纸上谈兵,有独立完成的高质量开源项目、个人 Demo 或技术博客,对新技术保持敏锐的好奇心。
● 抗压与坚韧:在面对未知技术挑战时,具备坚韧的问题定义与解决能力,能在高压环境下保障系统稳定。
部门介绍:
我们致力于通过 AI 技术重构消费者侧的外卖服务体验,聚焦于“AI Native”架构演进,利用Agent前沿技术,打造高智能、高稳定、高并发的外卖服务平台,推动业务从“数字化”向“智能化”跃迁。
职位描述:
你将作为核心研发力量,参与外卖 C 端场景下 AI Agent 系统的全流程建设,从需求洞察到架构设计,再到工程落地与规模化演进。具体职责包括:
1. Agent 架构设计与落地:负责外卖Agent C端导购交易链路的 AI Agent 系统架构设计,设计并实现 Agent 核心模块,包括意图识别、任务拆解、记忆管理、推理策略及工具编排,兼顾系统的灵活性、可扩展性与工程可落地性。
2. 稳定性与观测体系建设:建立 Agent 全链路可观测性体系,实现全链路追踪、多维归因分析与 Bad Case 自动归集。搭建自动化评测与回测机制,通过噪声注入、Case 分析不断收敛效果,提升 Agent 在复杂业务场景下的鲁棒性与准确率。
3. 高性能工程实践:优化Agent 系统性能,保障系统在峰值流量下的低延迟与高可用。
4. 业务赋能与创新:深入外卖 C 端业务场景,利用数据挖掘与特征分析精准识别高价值问题,将模糊的业务痛点转化为明确的 AI 解决目标。
任职要求:
基础条件:
1.计算机、软件工程、人工智能等相关专业本科及以上学历。
2.两年及以上后端开发经验,其中至少 1-2 年 AI 应用或 Agent 相关研发经验。
专业能力:
1. 扎实的工程底座:
○ 精通 Java 或 Python 至少一门主流编程语言,具备扎实的计算机基础知识(数据结构、算法、网络、操作系统)。
○ 具备高并发、分布式系统的设计与开发经验,熟悉 Spring Boot/Cloud、微服务架构、消息队列、缓存等主流技术栈。
○ AI 编程工具(Cursor, Claude Code, Copilot 等)的重度玩家,具备极强的 Prompt 编写与调优能力,能够利用 AI 辅助完成从需求分析到代码生成的全流程,显著提升研发效率。
2. 大模型与 Agent 专长:
○ 深刻理解主流 LLM 的能力边界与局限,熟悉 Context Engineering、Prompt Engineering、Function Calling 等应用范式,有实际的大模型应用调优经验者优先。
○ 熟练掌握主流 Agent 框架(如 LangChain, LangGraph, Spring AI, AutoGen 等),有实际的 Agent 系统落地经验,能够处理多智能体协作、状态管理等复杂问题。
3. 问题解决与进阶:
○ 具备大模型幻觉、Prompt 注入等风险的工程化应对思路,有 RAG 系统优化、向量数据库检索调优经验者优先。
○ 对 AI Infra 有基本理解,了解 vLLM、Ollama 等推理框架原理,或具备模型微调(SFT/RL)经验者优先。
能力特质:
● 高能动性与自驱力:不等待指令,能主动探索技术边界,从业务视角发现机会并推动落地。
● 快速学习与转化:具备快速啃透前沿论文(Paper)的能力,并能将理论知识迅速转化为工程代码。
● 极客精神与开放性:拒绝纸上谈兵,有独立完成的高质量开源项目、个人 Demo 或技术博客,对新技术保持敏锐的好奇心。
● 抗压与坚韧:在面对未知技术挑战时,具备坚韧的问题定义与解决能力,能在高压环境下保障系统稳定。
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