饿了么(ele)招聘淘宝闪购-数据中台AI Agent开发专家-客如云
招聘职位：
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职位描述：
部门介绍：
我们致力于构建企业级数据中台与AI基础设施，通过大模型（LLM）与Agent前沿技术赋能SaaS业务，推动业务从“数字化”向“智能化”跃迁。聚焦“AI Native”架构演进，打造高智能、高稳定、高并发的智能化服务平台。你将作为核心研发力量，参与企业级数据中台AI能力的全流程建设，从模型应用、Agent架构设计到工程落地与规模化演进。
职位描述：
1. AI Agent系统架构设计与落地：负责Agent系统的整体架构设计，实现意图识别、任务拆解、记忆管理、推理策略及工具编排等核心模块；
2. 大模型应用与算法创新：探索并落地大模型（LLM）在业务领域的创新应用，包括智能自然语言对话取数、数据分析、智能营销、智能文案生成、Agent驱动的自动化运营等；
3. 模型训练、微调与推理优化：负责模型的数据合成、SFT微调、强化学习（RLHF/DPO）等训练工作；构建高效可扩展的在线推理系统，支撑高并发、低延迟的算法服务；
4. 稳定性与工程效能：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；保障系统在峰值流量下的低延迟与高可用；
5. 业务赋能与跨团队协作：与产品、工程、数据、运营团队紧密协作，将算法能力转化为实际业务价值；深入业务场景，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，推动AI驱动业务增长。
任职要求：
职位要求：
■ 基础条件
● 计算机、软件工程、人工智能、数学、统计或相关专业本科及以上学历，3年以上算法研发或后端开发经验，其中至少1年以上AI应用或Agent相关研发经验；
● 本科及以上学历（硕士优先）；具备LLM、Agent、自然语言处理、推荐系统、搜索排序、时序预测、强化学习等至少一个方向的深入研究或实践经验。
■ 专业能力
● 工程基本功：精通Python或Java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；
● Agent开发：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；
● 大模型专长：熟悉主流LLM架构（如Llama、Qwen、GLM等），精通Prompt Engineering、Context Engineering、Function Calling等应用范式；
● 综合素质：具备优秀的逻辑思维和业务敏感度，能独立推动复杂项目落地；自驱与抗压能力强，在面对未知技术挑战时，具备坚韧的问题定义与解决能力。
加分项：
● 有大模型应用场景落地经验，有AI驱动业务增长的成功案例（包括智能数据分析、自然语言问答等，有量化成果）；
● 具备模型微调（SFT/RLHF/DPO）、大规模分布式训练与推理系统的深度实践经验；
● 熟悉RAG系统优化、向量数据库检索调优，有解决大模型幻觉、Prompt注入等风险的工程化应对经验；
● AI编程工具（Cursor、Claude Code、Copilot等）的重度用户，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。
部门介绍：
我们致力于构建企业级数据中台与AI基础设施，通过大模型（LLM）与Agent前沿技术赋能SaaS业务，推动业务从“数字化”向“智能化”跃迁。聚焦“AI Native”架构演进，打造高智能、高稳定、高并发的智能化服务平台。你将作为核心研发力量，参与企业级数据中台AI能力的全流程建设，从模型应用、Agent架构设计到工程落地与规模化演进。
职位描述：
1. AI Agent系统架构设计与落地：负责Agent系统的整体架构设计，实现意图识别、任务拆解、记忆管理、推理策略及工具编排等核心模块；
2. 大模型应用与算法创新：探索并落地大模型（LLM）在业务领域的创新应用，包括智能自然语言对话取数、数据分析、智能营销、智能文案生成、Agent驱动的自动化运营等；
3. 模型训练、微调与推理优化：负责模型的数据合成、SFT微调、强化学习（RLHF/DPO）等训练工作；构建高效可扩展的在线推理系统，支撑高并发、低延迟的算法服务；
4. 稳定性与工程效能：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；保障系统在峰值流量下的低延迟与高可用；
5. 业务赋能与跨团队协作：与产品、工程、数据、运营团队紧密协作，将算法能力转化为实际业务价值；深入业务场景，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，推动AI驱动业务增长。
任职要求：
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■ 基础条件
● 计算机、软件工程、人工智能、数学、统计或相关专业本科及以上学历，3年以上算法研发或后端开发经验，其中至少1年以上AI应用或Agent相关研发经验；
● 本科及以上学历（硕士优先）；具备LLM、Agent、自然语言处理、推荐系统、搜索排序、时序预测、强化学习等至少一个方向的深入研究或实践经验。
■ 专业能力
● 工程基本功：精通Python或Java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；
● Agent开发：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；
● 大模型专长：熟悉主流LLM架构（如Llama、Qwen、GLM等），精通Prompt Engineering、Context Engineering、Function Calling等应用范式；
● 综合素质：具备优秀的逻辑思维和业务敏感度，能独立推动复杂项目落地；自驱与抗压能力强，在面对未知技术挑战时，具备坚韧的问题定义与解决能力。
加分项：
● 有大模型应用场景落地经验，有AI驱动业务增长的成功案例（包括智能数据分析、自然语言问答等，有量化成果）；
● 具备模型微调（SFT/RLHF/DPO）、大规模分布式训练与推理系统的深度实践经验；
● 熟悉RAG系统优化、向量数据库检索调优，有解决大模型幻觉、Prompt注入等风险的工程化应对经验；
● AI编程工具（Cursor、Claude Code、Copilot等）的重度用户，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。
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