阿里云阿里云智能-AI全栈工程师-上海
任职要求
1、扎实的全栈工程能力，熟练使用Python/TypeScript/Go中至少一门语言进行端到端开发； 2、熟悉AI应用前端的核心挑战：流式渲染（Streaming UI）、乐观更新、AI生成式界面、实时协作等，能基于React/Vue等现代框架高效交付； 3、了解主流LLM的API范式与推理部署方式，理解Tokenization、Context Window、采样参数等基础概念； 4、具备Prompt Engineering和Context Engineering的实战经验，能系统性地设计、评测和迭代Prompt； 5、良好的学习密度——能持续跟进领域变化、独立消化英文一手资料（论文/文档/社区讨论），并将认知转化为工程实践； 6、AI Native的工作方式——重度使用AI Agent辅助开发（Claude Code/Codex/OpenCode等），习惯在大量token的支持下，让AI处理实现细节，自己专注于问题定义、架构决策和质量把控。我们看重的不是手写代码的速度，而是驾驭AI完成高质量工程交付的能力。 加分项…
工作职责
1、负责AI原生应用的全栈开发，包括对话/Agent交互界面、后端服务架构、数据建模与持久化方案设计； 2、设计与构建Agent系统，涵盖多Agent协作、工具调用（MCP/Function Calling）、长期记忆管理、Context Engineering及自主规划与执行； 3、设计规模化的外部数据接入方案——包括MCP数据源集成、实时API编排、结构化数据查询、知识图谱、向量检索等，让Agent能可靠地获取和利用外部世界的信息； 4、建设AI应用的质量与安全基础设施——评测体系（Eval）、可观测性（Tracing/Logging）、安全护栏（Guardrail）、运行时行为约束与纠偏（Harness），构建持续迭代闭环； 5、设计与实现API智能路由——将长程复杂任务拆解为子任务，根据任务特征（复杂度、模态、延迟要求等）动态选择最合适的模型，在质量、效率和成本之间取得最优平衡； 6、紧跟基础模型能力演进，将新能力（长上下文、原生工具调用、模型推理等）快速转化为产品特性。
1、大模型应用前端界面与后端服务开发、数据库设计与优化； 2、大模型应用开发全流程工作，包括但不限于多模态大模型接入、AI Agent开发、RAG优化、流程编排、MCP及工具开发、AI可观测性等； 3、参与大模型应用产品的需求分析、技术选型、方案设计、用户体验提升等； 4、关注AI与大模型领域技术发展趋势，并灵活应用于项目中。
#岗位定位 面向业务场景交付可上线、可迭代的 Agent 系统与应用。你需要把 LLM/Agent 能力变成 稳定、可控、可评估 的生产系统，持续提升业务效率与效果（而非 Demo）。 #你将交付的结果 - 业务 Agent 应用落地：覆盖关键业务流程（如内容/交易/审核/运营/治理等），形成可复用的 Agent 模板与能力包 - 工具与数据接入工程化：稳定的工具调用（权限/审计/限流）、结构化数据读写、与现有系统可靠集成 - 可观测与评估体系：成功率、采纳率、耗时、成本、失败原因分布、回放与回归测试闭环 - 安全与风控：权限隔离、敏感数据治理、提示注入防护、审计链路、输出合规兜底 #工作职责 1、负责业务 Agent 的架构与交付： - 任务分解/规划、工具调用编排、状态管理、长流程与重试、异常恢复 2、负责工具层与集成： - 对接内部服务/数据库/搜索/工单/运营平台等；建设稳定的工具调用规范（Schema/鉴权/限流/熔断） 3、建立 Agent 的可观测与评估： - trace/log、离线评测集、自动回归、灰度与 A/B、效果与成本优化 - 推动 Agent 在业务团队的真实使用： - 交互设计、可解释性、人工确认点、反馈闭环（让业务敢用、能用、持续用）
1. 设计、开发和维护大模型应用系统，确保系统的高可用性、稳定性和可扩展性。 2. 开发业务智能体，迭代和优化垂直领域业务应用。 3. 负责大模型应用的国产化适配，以及开发通用框架。 4. 维护产品的上线和运行稳定，及时解决客户现场的技术问题。 5. 跟踪大模型技术发展和应用趋势，结合产品需求进行业务创新。
你可以直接对接产品，工作成果快速得到展现，作为核心人员亲自动手实现极致清晰、极致延时、极致可靠的阿凡达式图传与控制体验，实现种类丰富的智能机器组网； 你可以打通通信协议设计、通信芯片设计/验证、通信算法与通信软件设计/实现、产品体验与改进的整个闭环，成为无线通信领域的全栈工程师。 这里不设置边界，鼓励系统层面的学习和开发； 这里追求卓越、拼搏进取、极致创新、互帮互助。 1. 基于无人机/智能机器的通信需求，调研、设计通信系统方案； 2. 负责产品上无线通信平台物理层算法和无线资源管理算法的设计、开发和性能验证； 3. 负责整机图传系统交付过程中的问题分析，自适应等各类算法迭代优化。