【27届实习】阿里云开放平台-Agent Infra工程师

负责构建支撑AI Agent全生命周期的核心基础设施，涵盖设计构建、训练优化、安全部署、高并发调度及服务化交付等，为Agent的规模化落地提供稳定、高效、安全的底层能力。 具体职责包括以下相关方向的一项或多项： 1.Agent基础设施：设计高并发、可扩展的Agent框架，覆盖沙箱执行、容器编排、任务调度及状态管理，支持训练优化与安全部署。 2.安全与稳定性：构建沙箱隔离与委托身份认证，确保API安全调用，并实现检查点恢复机制保障长任务可靠性。 3.平台服务能力：开发LLM上下文预计算、知识检索等优化能力，封装SDK/API（如向量检索、观测体系）提升推理效率。 4.AI能力产品化：模块化输出开发套件（如CLI/SKLLS），降低Agent构建与调优门槛，支持算法迭代优化。 5.技术前瞻与落地：跟踪Agent生态技术进展，推动新技术规模化应用，持续优化架构性能与易用性。 目标：通过高效、安全、先进的基础设施，实现AI Agent从开发到生产的全流程支持，加速规模化落地。

1.基础条件： ● 计算机、软件工程、人工智能等相关专业优先。 ● 有顶会论文/高影响项目/开源贡献者加分。 2.专业能力: ● 技术基础：扎实的计算机基础（OS/网络/数据库），精通至少一门编程语言（Go/Python/Java/Rust），熟悉后端技术栈（微服务/消息队列/缓存）及云原生（K8s/Serverless）或安全隔离技术（Docker/gVisor）。 ● AI Agent 专精领域：深入理解大模型原理，熟悉至少一种Agent框架（LangGraph/ADK/LangChain/AutoGen/MetaGPT等）或核心组件（RAG/工具调用/SKILLS），具备Agent全生命周期管理（训练/评测/部署）经验，有强化学习或规划算法背景优先。 ● Agent Ops 运维实践：掌握LLMOps（模型版本/监控/部署）及AgentOps（编排/自愈/状态管理），熟悉可观测性系统（链路追踪/日志分析）。 ● 工程与交付能力：擅长AI Coding快速原型开发，熟悉测试与变更管理（CI/静态分析），有高并发优化或多租户隔离经验。 3.能力特质： ● 对AI原生应用有热情，能复现前沿技术；追求简洁可扩展的架构，沟通协作能力强。 加分项： ● 有Agent优化实战经验、参与Agent平台开发、熟悉上下文工程或多Agent协同系统。