岗位背景 在 AI 技术迅猛发展的今天，工程师的角色正在从“需求 → 代码执行者”转变为“端到端复杂问题的系统构建者”。你的日常工作不再只是写接口，而是直接面对真实的商业场景——以 AI 为核心引擎，通过严谨的工程手段，让大模型在真实业务中创造可衡量的商业价值，服务“数亿消费者 + 千万商家”，实现可见、可得的价值。我们是建设核心电商系统技术底座的团队，致力于提升淘宝天猫的商业运转效率，优化消费者体验与商家经营效率。我们的愿景是：将前沿 AI 知识与算力转化为生产力，成为世界一流的 AI 研究与应用团队，让科技进步真正造福万家灯火。我们的优势* 顶级模型基础：毫无保留地接入并使用最先进的基础大模型，站在巨人肩膀上研发；* 算力和调用自由：拒绝 Quota 束缚，提供无约束 Token 消耗，每次尝试都底气十足；* 面向 AI 时代的成长蓝图：告别传统职业天花板，定制专属成长路径，助你从“技术实现者”成长为“智能系统架构师”。岗位职责1. 需求理解与归因深入业务场景，通过数据挖掘与特征分析完成现象归因；精准识别高价值问题，将模糊痛点转化为明确的 AI 目标。2. 架构设计面向具体业务需求，设计 AI 原生系统架构；参与 Agent 系统核心模块（如记忆管理、推理策略、工具编排）的规划，兼顾灵活性、可扩展性与工程落地性。3. 知识与环境构建搭建 AI 与现有业务系统的交互环境，涵盖 API 接入、RAG 知识库构建、记忆方案设计；持续优化召回质量与上下文注入策略，为模型提供准确、及时的执行环境与知识支撑。4. 核心能力实现负责 Agent 关键模块落地，实现意图识别、任务拆解与反思纠错闭环；封装标准化 SDK/API 服务，构建 Agent 观测体系，实现全链路追踪与多维归因分析。5. 系统迭代与演进建立自动化评测与回测机制，通过调优与 Case 分析收敛效果与性能；沉淀方法论与可复用组件，推动 AI 能力从单点验证走向规模化落地。6. 性能优化优化高并发场景下的系统性能，通过异步处理与降级策略保障稳定性；通过低侵入性观测手段，保障系统长期稳定运行。岗位要求基础要求1. 专业要求：2027 届应届毕业生，计算机、通信、软件工程、人工智能等相关专业优先。2. AI 编程工具重度玩家：* 熟悉 Cursor、Claude Code 等 AI 编程工具；* 具备强 Prompt 编写与调优能力；* 有完整项目级开发经验；* 理解如何让 AI 产出生产级代码。3. 大模型能力理解与掌握：* 理解主流 LLM 的能力与局限；* 能清晰拆解任务，并通过 LLM 或确定性逻辑兜底实现；* 熟悉主流大模型应用范式：Context Engineering、Prompt Engineering、Agent、工具/函数调用等；* 熟悉主流 Agent 框架（如 LangChain 等）；* 具备对大模型幻觉、Prompt 注入等风险的工程化应对思路。4. 扎实的代码和工程能力：* 扎实的计算机基础；* 深入理解数据结构、算法、网络、操作系统；* 至少在一种主流语言（Java / Python / JS 等）上有深度实践，具备优秀 Coding 能力，能快速上手业务场景。加分项1. 有 AI 应用或 Agent 实际落地经验，如 RAG 系统、多智能体编排、结合 MCP/Skill 等 Agent 项目；有可展示的项目或实习成果者优先。2. 有开源贡献或技术影响力，如 GitHub 高质量 AI 项目、技术博客或社区活跃度。3. 对 AI Infra 有基本理解，了解 vLLM、Ollama 等推理框架原理；理解延迟优化、KV Cache 优化、流式输出等工程全局视角。4. 在 CV 或 NLP 方向有扎实理论基础，并有业务场景模型训练经验（如 SFT、RL 等）。特质要求1. 学习能力：能快速啃透前沿论文（Paper），并将理论转化为工程代码。2. 开放性与动手能力：拒绝纸上谈兵；有自己独立完成的小项目（开源项目或个人 Demo），展现极客精神。3. 好奇心与想象力：面对未知事物有独特想法；具备敏锐的问题定义能力与坚韧的问题解决能力。4. 审美追求：技术亦有审美；鼓励提出打动人心、简洁优雅的好想法。5. 高能动性：具备强烈自驱力；能主动探索边界，而非等待被分配任务。简历可直接投递niko.wx@taobao.com 响应快速，持续跟进～
