百度Agent高级研发工程师（J98767）
任职要求
-本科及以上学历, 计算机科学、人工智能、数学等相关专业，具有3年以上服务端开发经验，精通分布式系统原理和架构设计 -至少精通Java/Go/Python其中一种编程语言, 熟悉常用的算法和数据结构，熟悉常用的软件设计模式并能根据实际情况灵活应用 -具备清晰的思路，良好的业务理解能⼒、系统分析和软件设计能⼒，优秀的沟通能⼒及项⽬推动能⼒ -热爱技术，持续学习，敢于挑…
工作职责
-负责营销SaaS产品数字员工智能体应用的需求调研、设计及研发落地工作，结合已有的内容创作、洞察、外呼、客服等应用产品，推动AI Agent在营销、客户服务等To B垂直领域落地并取得业务价值 -负责营销场景内容创作与运营数字员工、业务洞察数字员工、外呼数字员工、售后客服数字员工等覆盖营销全链路的场景化AI数字员工的技术预研、架构设计、业务模型抽象及功能开发保持对业务场景的敏锐洞察，快速熟悉业务流程并理解业务痛点，沟通并分析产品需求，制定技术方案，设计与研发核心系统及模块，推动产品快速迭代 -负责AI Agent框架设计与实现，构建高可用、低延迟的AI Agent生产环境。探索大模型与Agent技术的结合，解决复杂场景下的推理能力 -优化Agent与工具调用的协同机制，提升任务规划、自主决策和交互体验，构建各场景化Agent的自动化评估系统 -备注：你将站在数字员工大模型技术与产业落地的核心交汇点，深度参与全球领先的数字员工 Agent 体系搭建与优化，以 Agent 架构设计、任务规划、工具调用、记忆机制、场景编排与数据洞察驱动数字员工产品在多场景中的效能提升与商业价值落地。在这里，你不仅是数字员工 Agent 能力的建设者，更是 AIGC 时代数字员工能力边界的突破者——通过持续优化 Agent 的感知、理解、决策与执行链路，迭代多 Agent 协同与场景适配策略，让大模型与业务流程、企业系统、真实任务深度结合，使数字员工真正具备可交付、可衡量、可规模化复制的工作能力，将技术优势转化为全球化数字员工产品的核心竞争力，推动技术创新真正落地为产业级商业成功
1、设计和实现基于LLM的智能体架构，包括任务规划、对话管理、意图识别、流程工程等； 2、设计和实现多模态Agent，支持文本、语音、图像等多种输入/输出形式的处理； 3、推动AI Agent在架构和性能上的持续优化，提升Agent对用户理解能力和响应的准确性； 4、开发和维护智能体的后端服务，确保系统的稳定性和可扩展性； 5、跟踪并研究行业前沿AI算法，持续提升AI Agent的技术水平； 6、编写必要的技术文档，包括API接口说明、核心算法设计与代码开发。
-负责营销SaaS产品数字员工智能体应用的需求调研、设计及研发落地工作，结合已有的外呼、客服等应用产品，推动AI Agent在营销、客户服务等To B垂直领域落地并取得业务价值 -负责营销场景售前线索收集、售中对话分析、售后客服等场景化Agent技术预研、架构设计、业务模型抽象及功能开发保持对业务场景的敏锐洞察，快速熟悉业务流程并理解业务痛点，沟通并分析产品需求，制定技术方案，设计与研发核心系统及模块，推动产品快速迭代 -负责AI Agent框架设计与实现，构建高可用、低延迟的AI Agent生产环境。探索大模型与Agent技术的结合，解决复杂场景下的推理能力 -优化Agent与工具调用的协同机制，提升任务规划、自主决策和交互体验，构建各场景化Agent的自动化评估系统
1. 驱动阿里国际数字商业板块业务增长，构建 AIDC 分国家数据运营资产体系； 2. 建设本地化市场洞察和机会发现能力，帮助业务全方位了解行业动态，挖掘商业机会 3. 承担设计和建立产品/业务的指标体系，能够科学地跟踪和指导业务的发展 4. 参与构建海外电商用增、商品、商家、流量等行业的数据智能化应用解决方案，驱动业务获得增量价值； 5. 参与构建企业级 Data Agent，融合 LLM 与业务数据打造智能决策大脑；
1、参与下一代客户服务Agent的构建，负责Agent生命周期的数据飞轮建设，搭建一站式的数据处理和应用平台，高效满足策略分析、模型训练、效果评测等agent构建环节的数据应用诉求； 2、与产品、工程、算法、运营团队紧密沟通协作，深入了解agent生命周期各个环节的工作，充分挖掘数据应用痛点和诉求，抽象沉淀建设平台能力，持续推动平台的整体架构演进； 3、关注行业前沿，持续探索数据飞轮在Agent场景下的最佳实践。