阿里巴巴业务技术-会员技术-前端开发工程师-会员业务
任职要求
1、本科及以上学历，计算机、通讯等相关专业优先，1 年以上工作经验； 2、前端基础扎实，精通各种 Web 前端技术（HTML / CSS / Javascript 等)，熟悉跨浏览器、跨终端开发，精通 React、Vue 等 MVVM 框架中至少一种，并有在大型项目中使用的成功经验； 3、有技术好奇心，乐于…
工作职责
1、负责省钱卡、88VIP、大会员以及会员业务的前端开发； 2、关注用户体验，不断提升服务的易用性；进行持续的性能优化，实现的极致的 Web 加载、执行和渲染优化； 3、通过对业务的深刻理解、改进技术方案，提高团队整体的研发效率和质量； 4、分析产品用户动线，改进用户体验，给业务带来增量价值； 5、结合团队已有的多个AI项目，持续探索 AI 和业务的结合的地方，推送给业务带来新的可能性。
我们是淘宝会员技术-平台&省钱卡技术团队，长期深耕淘天账号和用户信息管理中台，并同时负责淘天集团省钱卡、大会员等业务。团队目前正致力于通过AI Agent技术解决业务和技术的痛点和难点问题，包括但不限于： 1. 省钱卡业务 Agent：目标驱动的自主业务分析 Agent，能够发现和洞察业务问题、探索优化策略、自主进行线上试验并形成持续迭代的循环，提升业务增长。 2. 省钱卡端到端 AI 研发 Agent：面向省钱卡业务代码的 Agentic Coding 系统，覆盖“需求理解 → 规划 → 编码 → 测试 → 提交”全链路，让 AI 成为真正的研发参与者。 3. 平台级 CR Agent：面向代码评审 / 变更风险的 Agent，通过知识工程（变量生命周期树、中间件知识、定向 Skill）+ Multi-Agent 编排 + 定制 MCP 工具，提升代码评审中BUG的发现率。 你加入后，将根据兴趣和团队需要，参与到以下一个或多个 Agent 系统的建设中。 1 业务/分析型 Agent 建设，负责省钱卡探索 Agent的架构设计与工程实现，实现 ReAct / Plan-and-Execute / Multi-Agent 协作、Tool/Function Calling、记忆系统（短期/长期）、RAG 检索增强等Agent 核心模块，打通数据链路，构建业务洞察和分析SKILL，并建设 Agent 可观测性、评测与实验基建，实现“自主假设生成 → 数据验证 → 问题树演化 → 可执行洞察输出”的完整分析飞轮。 2 端到端 AI 研发 Agent 建设，设计并落地面向省钱卡业务的 Agentic Coding Harness工程体系（工具调用、验证闭环（测试/构建/类型检查）、沙箱安全、Human-in-the-loop等），实践Spec-Driven 流程，构建AI Friendly的业务&技术知识库建设等。 3 CR Agent 设计与实现，包括构建面向代码评审的知识工程（变量生命周期树、中间件知识等），开发领域SKILL和MCP 工具（AST/Tree-sitter/xmlParse/jq 等），实践SFT与Agentic RL等后训练，并建立 CR Agent 的评测体系，持续优化Agent效果与成本。 4 前沿跟踪与研究，持续跟踪和研究 Agent 架构、Loop Engineering、Agent自进化、Agentic RL（GRPO/DPO/PPO）、后训练数据构建、后训练技术、RAG 优化等方向，并转化为工程实践。
1. 设计并主导自动化测试框架与工具开发，提升测试覆盖率及效率，保障系统全链路质量； 2. 结合AI技术（如智能测试用例生成、缺陷预测等），优化测试策略，推动测试流程智能化与自动化； 3. 参与系统架构设计，确保可测性并制定风险场景的测试方案，覆盖稳定性及业务核心逻辑； 4. 通过产品方案、技术方案、代码分析等手段，识别质量风险以及资金安全风险，确保业务上线的资金安全； 5. 对测试过程和结果的不断优化，提高产品质量和研发效率，打造有影响力测试平台和测试框架。
1. 负责天猫技术在各域的Agent算法优化，包括ToB和ToP相关产品，如AI商品运营、百补AI导购、品牌商家AI访谈； 2. 主导大模型后训练与领域适配，参与Agent在各业务场景下的微调于多轮对话优化，提升模型在生意诊断、运营策略、导购方案生成、工具决策等任务中的专业性与一致性。 3. 运用SFT、RL等后训练方法，设计合理Reward Function和优化函数，提升大模型在自主规划（Planning）、多步推理、工具调用、数据问答等方面的能力； 4. 负责设计并优化检索增强（RAG）系统，从索引构建、召回排序到知识融合与上下文压缩，全面提升RAG在高准确性需求场景下的效果与稳定性。 5. 深入跟踪LLM/Agent领域前沿进展，推进前沿技术在业务中的验证与落地，重点突破工具集成复杂推理、数据洞察、AI 搜索等方向的应用创新； 6. 负责建立科学评测体系，设计覆盖功能性、合规性、一致性与业务转化的多维评估指标，系统分析模型表现，指导模型与Agent策略的精准优化。
围绕真实电商核心场景，参与AI应用的系统化构建与优化，把AI变为业务增长引擎，具体工作包括： 1）AI应用全生命周期演进：深度参与业务问题建模、应用架构设计、上下文工程、训练数据构建、自动化评估体系、模型后训练优化等 2）数据飞轮构建：打造高质量数据生产链路，探索合成数据（Synthetic Data）与高效蒸馏技术方案，跑通“业务-模型-反馈”迭代闭环 3）评测体系构建：面向业务目标，设计完备的AI应用效果评估体系，构建自动化评估框架，建立离线评估与在线业务指标联动的量化评估能力 4）强化学习与奖励机制设计：构建可工程化的Reward体系与RL训练环境，提升模型在垂直业务场景中的可控性与泛化能力 5）AI外部能力体系搭建：实现AI应用所需的知识库（RAG）、长短期记忆系统（Memory）、工具调用、多Agent协作框架等 6）多模态AI应用开发：构建AI应用的多模态感知与推理能力，解决在UI自动化、视觉理解与审核、多模态会话等场景的落地应用问题