阿里巴巴业务技术-数据研发工程师-用户场景＆营销方向

1. 参与构建淘天全域营销知识AI基础设施，负责将海量、多源的营销业务知识（如商品信息、权益规则、活动策略、用户行为等）进行结构化、体系化的组织与沉淀； 2. 设计并开发高效、鲁棒的知识处理工作流，包括但不限于：多模态（文本、图像、结构化数据）营销数据的清洗、融合、加工与向量化，为上层AI应用提供高质量的“燃料”； 3. 探索并实践知识检索增强（RAG）架构，参与设计面向营销场景的语义检索、混合检索方案，提升AI模型在复杂营销问答、策略生成等任务中的准确性与可解释性； 4. 参与营销领域本体（Ontology）的构建与迭代，将业务专家的经验和逻辑转化为机器可理解的知识图谱，推动营销知识的标准化和智能化应用； 5. 紧密协同算法、产品及业务团队，深入理解营销业务痛点，将业务需求转化为可落地的数据与AI解决方案。

在大模型与智能体（Agent）成为核心交付形态的趋势下，我们亟需构建科学、高效、贴合业务目标的AI评测能力，驱动Agent能力持续突破上限。作为AI评测工程师，你将深度参与从需求定义到上线监控的全生命周期，打造覆盖能力、鲁棒性、安全性与业务价值的多维评测体系。 具体你将负责： 1. 设计并落地面向真实业务的 Agent 评测体系：针对多步推理、工具调用、代码生成、记忆管理、多Agent协作等核心能力，构建覆盖准确性、鲁棒性、一致性、安全性、执行效率等的多维评估标准与场景化 Benchmark； 2. 构建高质量动态评测数据集：基于真实业务轨迹、合成数据（Synthetic Data）、对抗样本与失败案例（Badcase），持续演进评测集，探索 Agent 能力边界； 3. 研发自动化、高扩展的评测框架与工具链流水线：实现数据管理、指标计算、结果分析与可视化的一站式支持，提升评测效率； 4. 深度分析评测结果：精准定位Agent在推理、规划、记忆、工具使用等环节的缺陷，输出结构化诊断报告与优化建议，推动agent开发团队持续迭代； 5. 评测流程标准化建设：参与AI项目全流程，从需求阶段提供评测支持到上线后的持续观测，保障评测环境稳定性、数据质量与结果可复现性 6. 跟踪LLM与Agent前沿技术（如ReAct、Plan-and-Execute、Self-Reflection等），研究并引入先进评测方法（参考GAIA、AgentBench等行业基准）；

团队介绍：商业产品与技术部门（广告业务）成立于2014年，负责字节跳动商业变现端到端大型广告系统建设，覆盖抖音、今日头条、西瓜视频、番茄小说、穿山甲等产品矩阵，致力于让营销更省心、更高效、更美好，推动商业可持续增长，让不分体量、地域的企业及个体，都能通过数字化技术激发创造、驱动生意。 商业平台负责整个广告投放系统的客户业务平台建设，我们为客户提供广告创编、商业认证、市场推广等一站式投广覆盖和商业化能力输出。同时在围绕大模型建设中台化Copilot框架，探索面向广告营销场景的Copilot Agent能力方面有深入实践和充满热情。 1、服务于字节跳动广告系统，负责商业化广告平台关键方向研发工作； 2、设计并维护广告平台，进行架构设计和性能调优，为整体服务性能、稳定性、快速产出负责； 3、优化系统核心架构，负责平台方向技术规划，优化工程效率研发，数据一致性的保障，独立负责业务模块的开发架构等； 4、负责面向广告主的直接服务平台，接触全面广告投放领域经验，对接整个广告系统各个子业务，驱动关键业务的技术架构选型。

团队介绍：商业产品与技术部门（广告业务）成立于2014年，负责字节跳动商业变现端到端大型广告系统建设，覆盖抖音、今日头条、西瓜视频、番茄小说、穿山甲等产品矩阵，致力于让营销更省心、更高效、更美好，推动商业可持续增长，让不分体量、地域的企业及个体，都能通过数字化技术激发创造、驱动生意。 商业平台负责整个广告投放系统的客户业务平台建设，我们为客户提供广告创编、商业认证、市场推广等一站式投广覆盖和商业化能力输出。同时在围绕大模型建设中台化Copilot框架，探索面向广告营销场景的Copilot Agent能力方面有深入实践和充满热情。 1、服务于字节跳动广告系统，负责商业化广告平台关键方向研发工作； 2、设计并维护广告平台，进行架构设计和性能调优，为整体服务性能、稳定性、快速产出负责； 3、优化系统核心架构，负责平台方向技术规划，优化工程效率研发，数据一致性的保障，独立负责业务模块的开发架构等； 4、负责面向广告主的直接服务平台，接触全面广告投放领域经验，对接整个广告系统各个子业务，驱动关键业务的技术架构选型。