聚焦核心业务场景，利用 Agent等前沿技术推动 AI 落地，参与从需求洞察到系统构建的全流程：1. 需求理解与归因：深入业务场景，利用数据挖掘完成现象归因，将模糊痛点转化为明确的AI 解决目标2. 架构设计：面向业务需求设计 AI原生系统架构，规划 Agent 核心模块（记忆管理、推理策略、工具编排）3. 知识与环境构建：搭建 AI 与业务系统的交互环境（API接入、RAG知识库、记忆方案），优化召回质量与上下文注入4. 核心能力实现：落地 Agent关键模块（意图识别、任务拆解、反思纠错），封装标准化SDK/API，构建全链路追踪与归因分析5. 系统迭代与演进：建立自动化评测与回测机制，沉淀可复用组件，推动AI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目。2027 届应届毕业生，计算机/人工智能/软件工程等相关专业本科及以上Cursor、Claude Code 等AI编程工具重度玩家，具备极强的Prompt 编写与调优能力，有完整项目级开发经验理解主流LLM 的能力与局限，熟悉 Context/Prompt Engineering、Agent、工具调用等应用范式及LangChain 等主流框架精通 Java/Python/JS 中至少一门语言，深入理解数据结构、算法、网络和操作系统，具备优秀的Coding 能力有 AI应用或 Agent实际落地经验（RAG 系统、多智能体编排、MCP/Skill 项目）者优先Github上有高质量 AI 项目、技术博客或社区影响力者优先对 Al lnfra 有基本理解（VLLM、Ollama 等推理框架，延迟优化、KV cache 等）者优先在CV或 NLP 方向有扎实理论基础，有模型训练（SFT、RL）等实战经验者优先。简历可发邮箱:yunzhan.jtq@alibaba-inc.com