求求！HC要烂手里了😭淘天AI研发&算法27届急招

别让HC烂在我手里😭真心希望更多踏实、爱折腾技术的同学来淘天试试～欢迎私我聊聊，哪怕只是改改简历方向也好！简历快速处理，绝不养鱼。

简历投递:

1、邮箱：sunleshuai.sunlesh@taobao.com

2、私聊我

标题格式:Agent+岗位+姓名

部门介绍

我们是大淘宝技术用户消息与社交团队，负责淘宝消息、客服、Push、分享、我淘、关系、社交互动等业务，涵盖淘宝APP中两个一级Tab，第三个消息tab和第五个我的淘宝tab，这里有一流的产品技术，为消费者提供更好的消息与社交服务；丰富的业务场景，为淘系业务增加助力；几十万QPS的高并发流量，可以与淘系各位技术大牛合作，思想激荡碰撞，共同提升，包含以下方向：

● 在淘宝IM基础上构建以用户实时意图感知、统一投放引擎为核心的全域触达体系，通过跨场景的触达方案，赋能淘系搜索、互动、用增等业务增长，每日触达亿级用户。

● 社交域基础平台服务，我的淘宝、淘友、互动等业务，服务上亿淘宝用户。

● 手淘消息tab、千牛商家消息，通过建立平台，消费者，商家之间的链接，提升手淘DAU，助力商家更好的服务消费者，拥有亿级电商IM消息即时通讯产品，可以深入掌握分布式高可靠设计理念和架构方法论。

AI应用研发工程师

岗位职责

聚焦核心业务场景，利用Agent等前沿技术推动AI落地。你将参与从需求洞察到系统构建的全流程，通过研发智能应用与工具，提升业务效率与效果，实现技术驱动业务增长的完整闭环，推动智能规模化演进，实现技术价值转化。

1. 需求理解与归因：深入业务场景，利用数据挖掘与特征分析完成现象归因；精准识别高价值问题，将模糊的业务痛点转化为明确的 AI 解决目标。
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 系统核心模块的规划，包括记忆管理、推理策略与工具编排，兼顾架构的灵活性、可扩展性与工程可落地性。
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关键模块的工程落地，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：建立搭建自动化评测与回测机制，通过调优与Case分析不断收敛效果与性能提升的最优路径；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的长期稳定运行。

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：Cursor、Claude code等AI编程工具重度或顶级玩家，具备极强的Prompt编写与调优能力，有过完整的项目级开发经验，理解如何让AI写出生产级代码

3、大模型能力理解与掌握：理解主流LLM的能力与局限，能够清晰拆解任务并通过LLM或确定性逻辑兜底实现；熟悉主流大模型的应用范式(Context Engineering、Prompt Engineering、Agent、工具/函数调用等等)及主流Agent框架(如LangChain等)，具备大模型幻觉、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：具备扎实的计算机基础知识，深入理解数据结构、算法、网络和操作系统等相关知识，能至少在一种主流编程语言（如 Java / Python / JS 等）上有深度的实践经验，掌握常见工程实践并具备优秀的Coding 能力，能够根据场景灵活选型并快速上手。

加分项：

1）有AI应用或Agent实际落地经验：包括不限于RAG系统、多智能体编排、结合MCP、Skill等的Agent项目，，有可展示的项目/实习成果者优先

2）开源贡献或技术影响力：在Github上有高质量AI项目、技术博客或社区影响力

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（计算机视觉）或 NLP（自然语言处理）方向有扎实的理论基础，有实际业务场景模型训练(SFT、RL)等经验的优先；

AI Agent优化工程师

岗位职责

围绕真实电商核心场景，参与AI应用的系统化构建与优化，把AI变为业务增长引擎，具体工作包括：

1）AI应用全生命周期演进：深度参与业务问题建模、应用架构设计、上下文工程、训练数据构建、自动化评估体系、模型后训练优化等

2）数据飞轮构建：打造高质量数据生产链路，探索合成数据（Synthetic Data）与高效蒸馏技术方案，跑通“业务-模型-反馈”迭代闭环

3）评测体系构建：面向业务目标，设计完备的AI应用效果评估体系，构建自动化评估框架，建立离线评估与在线业务指标联动的量化评估能力

4）强化学习与奖励机制设计：构建可工程化的Reward体系与RL训练环境，提升模型在垂直业务场景中的可控性与泛化能力

5）AI外部能力体系搭建：实现AI应用所需的知识库（RAG）、长短期记忆系统（Memory）、工具调用、多Agent协作框架等

6）多模态AI应用开发：构建AI应用的多模态感知与推理能力，解决在UI自动化、视觉理解与审核、多模态会话等场景的落地应用问题"

岗位要求

基础要求

1）专业要求：2027年应届毕业生，计算机、数学、统计学等相关专业硕士/博士优先，优秀本科生不受限制。

2）模型理解与优化：深入理解Transformer和主流LLM模型架构演进原理，对后训练算法有实操经验和深刻认知，拥有Agentic RL训练实操经验者优先

3）AI应用构建能力：掌握主流AI协议（MCP、Skills等）、记忆系统（Memory）、知识库（RAG），独立开发过具备一定影响力AI应用者优先

4）代码与工程能力：较强Python编程能力，熟练掌握Pytorch，了解大模型训练与推理框架（Megatron-LM、vLLM、DeepSpeed等），能高效处理分布式环境下的工程问题。

5）数据构建能力：有很强的Data-centric AI的意识，精通后训练所需高质量数据挖掘与构造，具备合成数据（Synthetic Data）与动作轨迹（Trajectory）构建实操经验者优先

6）评测能力：拒绝盲目调参，能针对Agent任务设计科学的评测体系（LLM-as-a-Judge），能基于评测结果精准分析和定位问题，具备复杂多步任务的量化评估能力者优先"

加分项

1）在AI顶会（ACL/EMNLP/ICLR/NeurIPS/ICML等）发表大模型评测、数据合成、Agent、RL相关一作或共一论文。

2）知名大模型评测框架或高质量开源数据核心贡献者

3）极强的数学功底和逻辑分析能力，对高质量数据和评测有端到端闭环经验。"

特质要求

对新技术有近乎本能的渴望，能够独立阅读论文/技术报告等并快速复现，快速主动尝试落地先进开源项目，对主流AI开源项目有贡献者优先。