阿里巴巴阿里妈妈-AI应用研发工程师-CRM-杭州

1、负责构建妈妈客户管理体系，以客户为主体拉通全量业务数据，完成客户全生命周期管理与数据沉淀，通过智能标签、行为预测等AI能力提升服务精准度与效率； 2、负责面向品牌、效果等商业化场景的商家运营能力建设，融合客户分群、流失预警、个性化触达等AI模型，打造数据驱动的智能运营阵地； 3、负责销售平台建设（人员管理-线索分配-售卖管理-业绩核算），引入销售预测、智能线索排序、对话式交互（如数字员工、智能外呼）等AI能力优化销售动线； 4、分析系统瓶颈，将业务痛点转化为技术方案，主导AI能力在客户洞察、运营提效、销售赋能等场景的工程化落地； 5、探索大模型在CRM领域的深度应用，设计并实现RAG知识库、Agent工作流、多模态交互等智能化模块，持续推动系统智能化升级。

聚焦核心业务场景，利用Agent等前沿技术推动AI落地。你将参与从需求洞察到系统构建的全流程，通过研发智能应用与工具，提升业务效率与效果，实现技术驱动业务增长的完整闭环，推动智能规模化演进，实现技术价值转化。 具体职责包括以下相关方向的一项或多项： 1.需求理解与归因： ● 深入业务场景，利用数据挖掘与特征分析完成现象归因；精准识别高价值问题，将模糊的业务痛点转化为明确的 AI 解决目标。 2.架构设计： ● 面向具体业务需求，设计 AI 原生系统架构；参与 Agent 系统核心模块的规划，包括记忆管理、推理策略与工具编排，兼顾架构的灵活性、可扩展性与工程可落地性。 3.知识与环境构建： ● 搭建AI与现有业务系统的交互环境，涵盖 API 接入、RAG 知识库构建、记忆方案设计；持续优化召回质量与上下文注入策略，为模型提供准确、及时的执行环境与知识支撑。 4.核心能力实现： ● 负责Agent关键模块的工程落地，实现意图识别、任务拆解与反思纠错闭环；封装标准化SDK/API服务，构建Agent观测体系，实现全链路追踪与多维归因分析。 5.系统迭代与演进： ● 建立搭建自动化评测与回测机制，通过调优与Case分析不断收敛效果与性能提升的最优路径；沉淀方法论与可复用组件，推动 AI 能力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，通过低侵入性观测手段保障系统的长期稳定运行。

1. AI应用开发：结合大模型进行创新应用设计和开发 2. Prompt设计与优化：设计、编写并优化Prompt，提高大模型在具体业务场景下的准确性和效果 3. 模型集成与API管理：负责将第三方大模型 API或自研/微调模型集成到现有应用或服务中

聚焦核心业务场景，利用Agent等前沿技术推动AI落地。你将参与从需求洞察到系统构建的全流程，通过研发智能应用与工具，提升业务效率与效果，实现技术驱动业务增长的完整闭环，推动智能规模化演进，实现技术价值转化。 具体职责包括以下相关方向的一项或多项： 1.需求理解与归因： ● 深入业务场景，利用数据挖掘与特征分析完成现象归因；精准识别高价值问题，将模糊的业务痛点转化为明确的 AI 解决目标。 2.架构设计： ● 面向具体业务需求，设计 AI 原生系统架构；参与 Agent 系统核心模块的规划，包括记忆管理、推理策略与工具编排，兼顾架构的灵活性、可扩展性与工程可落地性。 3.知识与环境构建： ● 搭建AI与现有业务系统的交互环境，涵盖 API 接入、RAG 知识库构建、记忆方案设计；持续优化召回质量与上下文注入策略，为模型提供准确、及时的执行环境与知识支撑。 4.核心能力实现： ● 负责Agent关键模块的工程落地，实现意图识别、任务拆解与反思纠错闭环；封装标准化SDK/API服务，构建Agent观测体系，实现全链路追踪与多维归因分析。 5.系统迭代与演进： ● 建立搭建自动化评测与回测机制，通过调优与Case分析不断收敛效果与性能提升的最优路径；沉淀方法论与可复用组件，推动 AI 能力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，通过低侵入性观测手段保障系统的长期稳定运行。