阿里云阿里云智能-AI应用开发工程师-Harness工程-杭州
任职要求
• 有主导小型系统架构设计并成功落地的经验 • 有大规模、高并发系统实践经验 • 有将AI工具深度融入研发全流程的实践经验 • 有AI Agent系统设计与开发经验（含意图识别、RAG、评测闭环等） • 精通复杂系统的架构方法论，能主导设计高可用、可扩展的系统蓝图。 • 具备前瞻性的技术视野，能评估并引入新技术驱动架构演进。 • 能设计并落地系统级的非功能性需求保障方案（如 SLA、容灾、安全）。 • 具备平台化思维，能设计支撑多业务场景的共享技术模块。 • 精通复杂业务领域的建模与抽象，能设计清晰、灵活、可扩展的领域模型。 • 能主导核心业务域的模型设计与演进，保障模型的准确性与生命力。 • 具备强大的逻辑思辨能力，能厘清复杂业务规则并将其系统化。 • 能通过模型驱动，发现并解决业务架构与系统架构的不匹配问题。 • 具备系统级的工程化视野，能设计和优化团队的开发、测试、部署流程。 • 能深度集成AI工具到研发全链路，实现架构设计、代码生成与质量检查的…
工作职责
系统架构 设计系统架构蓝图，选择适合的技术栈，通过合理的技术选型和服务拆分，保障系统未来的高可用、可扩展与安全性。 数据模型 将业务领域抽象为结构化、高性能、易维护的数据模型，定义数据实体、关系和生命周期。 API实现 与产品设计前端工程师密切合作，提供稳定、高效、安全的API服务，并共同保障端到端的体验。 后端工程 基于 AI 软件开发新范式建立从编码、测试到部署的流程，构建完善的可观测性体系，保障研发效率和线上服务的稳定性。 AI Agent工程 理解和构建对应业务领域的意图空间和知识工程体系；负责模型和框架选型、开发和优化Prompt & Context & Harness、RAG、Memory、MCP、Skills等AI Agent核心组件；建立AI Agent的评测体系，通过'评测->归因->分析->改进'闭环持续驱动AI Agent的准确性、鲁棒性和泛化能力。
1.负责游戏场景下 AI 应用的后台研发，包括 AI Agent、AIGC 工具等业务模块； 2.参与 AI 服务通用能力建设，包括模型接入、任务编排、上下文管理与记忆机制、工具调用、数据处理等； 3.负责 AI 服务工程化与线上稳定性建设，包括部署发布、监控告警、限流降级、故障排查、性能与成本优化。
岗位职责 1负责公司核心产品的AI功能规划与开发，主导从原型设计到生产环境部署的全流程实施。 2基于大语言模型（LLM）及其他生成式AI技术，设计并实现智能代理（Agent）、高级数据分析、内容生成等复杂应用场景。 3完成AI模型的工程化封装、优化与集成，构建稳定、高效的AI服务体系。 4设计并维护可扩展的软件架构，确保系统能够应对高并发和大数据量的挑战，熟悉主流前后端架构设计理念。 5遵循"Vibe Coding"理念，高效利用AI辅助开发工具（如Claude Code、Cursor等）提升编码效率和质量，并负责对AI生成的代码进行严格的审查、重构和测试。 6持续跟踪AI领域的最新技术和工具，探索并引入创新解决方案，推动团队技术栈的持续演进。
岗位职责： 利用大语言模型及相关AI技术，赋能软件工程效能，聚焦于工具设计与平台开发/看护； 开发和维护基于AI/大模型的工程工具，如单元测试智能生成、代码智能评审等，提高代码质量与研发效率； 推动软件开发工作流的智能化升级，实现需求分析、代码生成、测试、评审等环节的自动化和智能辅助； 负责AI应用平台的架构设计与核心模块开发，保障平台的高可用、易扩展和安全性； 关注行业最新的大模型及AI技术发展趋势，并评估引入前沿技术于工程效率提升实践中； 与前端、后端、测试等多团队协作，将AI能力无缝集成至现有系统和研发流程；
1、推动AI技术产品化落地，协助模型服务部署、性能优化、系统稳定性保障，跟进以下1~2个方向业务： （1）开展Prompt工程优化，运用Few-shot、RAG、Agent等技术提升输出质量； （2）搭建Stable Diffusion图像生成工作流，开发自动化处理插件。 2、根据业务需要，完成上级安排的市场调研/数据分析/方案设计等其他工作。