AI应用研发工程师

1. 参与核心产品的功能开发与版本迭代，涉及客户洞察及运营系统、数据服务管理和投放平台等，保证项目快速迭代。 2. 参与关键模块技术选型、架构设计、技术研发，对部署后的模块进行必要的维护迭代（包括监控运维、bug排查、问题诊断、体验改善、性能和成本优化等 ），挑战是高并发低延时，肩负系统稳定性、性能优化等技术攻坚。 3. 负责产品中AI和Agent技术的预演与落地，包括但不局限于AI 原生系统架构设计、AI与现有业务系统的交互环境搭建、Agent关键模块的工程落地、Agent观测评测体系构建、高并发场景下的系统性能优化等，为客户提供智能化的营销产品链路和体验。

1. 本科以上学历，2年以上工作经验。 2. 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）及其相关框架上有深度的实践经验，掌握对应的原理和机制，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；熟练使用AI编程工具，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. 熟悉分布式系统的设计和应用，熟悉常用数据库、缓存、消息队列、RPC的使用及其内部实现机制。 4. 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。 5. 对领域驱动设计（DDD）有深刻的理解和实践，有复杂业务系统的抽象设计能力，能够独立分析和解决业务及技术问题。 6. 具有良好的逻辑思维、表达和沟通能力，具备良好的团队合作精神，对技术充满热情，责任心强； 有以下经验者优先： 1. 具备商业化Agent系统研发落地经验者优先。 2. 有2B行业软件开发、大数据计算应用广告引擎/策略系统、高并发高可用系统开发经验者优先。

企业级AI应用公司，阿里云体系，落地场景丰富