蚂蚁金服蚂蚁数字科技-数字科技线-AI智能体开发架构师
任职要求
1. 本科及以上学历，计算机、人工智能、软件工程、数学等相关专业，3年以上工作经验； 2. 精通 Python、Golang、Java 等一种或多种主流开发语言，熟练掌握至少一种常用深度学习框架，像 Paddle、Pytorch、Tensorflow、Mxnet、Caffe 等。熟悉大模型训练、对大规模预训练模型和下游应用，有深入实践者优先。有了解 LLMs 算法、prompt 工程、RAG 策略、大模型微调或智能 Agent 开发经…
工作职责
1. 根据客户业务需求场景，参与落地AI PaaS与场景agent，包括但不限于Agent引擎开发、知识库对接、检索增强、Prompt、Workflow、记忆模块的设计和开发； 2. 跟踪最新的LLM Agent技术发展动态，探索和跟进前沿技术，根据AI业务应用场景需求设计方案，推动方案落地； 3. 持续探索在金融场景下，利用AI能力与研发、算法、产品团队一起提升产品服务体验与工程效率，满足不同客户需求； 4. 跟踪最新的AI技术和大模型发展趋势，不断探索并引入新技术以提升产品服务竞争力； 5. 基于蚂蚁数科AI相关产品，结合行业情况、市场需求，及时把握商业化落地的机会，引导客户，拉通内部资源引领技术、业务发展。
1. 产品设计与实现： • 需求调研：通过多种方式收集并分析客户对于智能体应用的需求（如新能源投前决策、新能源运营管理等），确保产品设计能够精准解决这些痛点； • 产品架构设计：参与设计智能体应用的产品架构，确保其具有良好的扩展性和兼容性，能够满足包括能源行业在内不同场景（如新能源投前决策、新能源运营管理、客服运维、资产/电力交易等）的需求； • 产品功能设计：基于需求调研和产品架构，针对包括能源行业在内不同场景的需求进行智能体应用的详细功能设计，包括但不限于多智能体角色定义、工作流搭建、提示词工程、MCP工具设计、知识库搭建； • 大模型协同迭代：与数据科学家协作，定义、整理能源行业时序大模型和语言大模型的训练数据、特征工程及评估指标； • 产品需求文档产出：基于产品功能设计，撰写详细的产品需求文档（PRD），明确智能体应用的功能特性、用户流程、交互设计等，为开发团队提供清晰的指导； • 跨团队协作产品落地：与研发、设计、测试等部门紧密合作，协调资源，推进项目进度，确保产品按时高质量上线； 2. 产品培训及售前支持： • 材料输出及培训说明：负责编制智能体应用相关的文档资料，如产品白皮书、使用手册等，组织针对内外部的培训活动讲解产品核心价值、功能特点及其应用场景； • 业务拓展售前支持：协助业务团队完成售前阶段的产品交流和方案演示，解答客户疑问，促进业务转化； 3. 产品迭代及运营支持： • 产品优化迭代：定期回顾产品运营数据，根据运行情况和客户反馈，推动智能体应用持续迭代升级，保持产品竞争力； 4. 行业洞察与竞品分析： • 行业洞察：持续跟踪AI技术及智能体应用的前沿趋势，特别关注在投前决策、运营管理、客服运维、资产交易等领域的最新发展； • 竞品分析：进行深入的市场和竞争对手分析，识别市场机会和威胁。
1. 产品设计与实现： • 需求调研：通过多种方式收集并分析客户对于智能体应用的需求（如客服提效、智能运维等），确保产品设计能够精准解决这些痛点； • 产品架构设计：参与设计智能体应用的产品架构，确保其具有良好的扩展性和兼容性，能够满足不同场景（如投前决策、运营管理、客服运维、资产交易等）的需求； • 产品功能设计：基于需求调研和产品架构，针对不同场景的需求进行智能体应用的详细功能设计，包括但不限于多智能体角色定义、工作流搭建、提示词工程、MCP工具设计、知识库搭建； • 产品需求文档产出：基于产品功能设计，撰写详细的产品需求文档（PRD），明确智能体应用的功能特性、用户流程、交互设计等，为开发团队提供清晰的指导； • 跨团队协作产品落地：与研发、设计、测试等部门紧密合作，协调资源，推进项目进度，确保产品按时高质量上线； 2. 产品培训及售前支持： • 材料输出及培训说明：负责编制智能体应用相关的文档资料，如产品白皮书、使用手册等，组织针对内外部的培训活动讲解产品核心价值、功能特点及其应用场景； • 业务拓展售前支持：协助业务团队完成售前阶段的产品交流和方案演示，解答客户疑问，促进业务转化； 3. 产品迭代及运营支持： • 产品优化迭代：定期回顾产品运营数据，根据运行情况和客户反馈，推动智能体应用持续迭代升级，保持产品竞争力； 4. 行业洞察与竞品分析： • 行业洞察：持续跟踪AI技术及智能体应用的前沿趋势，特别关注在投前决策、运营管理、客服运维、资产交易等领域的最新发展； • 竞品分析：进行深入的市场和竞争对手分析，识别市场机会和威胁。
1. 负责Agentar智能体研发平台的核心产品设计与迭代，打造稳定、高效、易用的智能体开发基础设施，支撑内部研发团队与外部客户快速构建、部署、运营各类智能体应用； 2. 平台整体规划：基于AI技术趋势、用户需求（开发者 / 企业客户）与业务战略，制定智能体研发平台的中长期产品roadmap，涵盖核心功能（工作流编排、插件市场、知识库管理、多模态交互、权限管控等）的优先级规划； 3. 核心功能设计：主导平台核心模块的产品设计，包括智能体编排引擎、插件生态体系、知识库管理系统、API网关、监控运维面板等，输出PRD、原型图、交互文档，确保功能满足开发效率与业务扩展性需求； 4. 用户需求洞察：深入调研内外部企业客户的使用痛点，通过用户访谈、数据分析、竞品分析等方式，提炼产品优化点，持续提升平台的易用性、稳定性与性能； 5. 跨团队协作：联动研发、算法、测试团队推进平台功能落地，参与技术方案评审，协调解决开发过程中的产品需求冲突，确保产品按计划上线并达到质量标准； 5. 数据驱动迭代：建立平台使用数据指标体系（如智能体创建效率、插件调用频次、用户留存率等），通过数据分析优化产品体验，提升平台的用户粘性与商业价值。
1. 智能体核心功能研发与优化：专注于金融场景智能体（如智能理财顾问、智能投研助手、智能保险规划顾问等）的功能开发，运用先进AI技术助力提升服务效率和优化用户体验； 2. 产品技术架构设计与落地：基于金融领域业务需求，设计、实现并优化多智能体技术体系，解决复杂场景问题，确保产品的高可用性和稳定性； 3. 技术调优与创新：负责核心技术节点调优，涵盖知识工程优化、智能体工作流优化、提示词调优、大模型微调、稳定性与性能优化等； 4. 前沿技术攻关：关注并引入AI领域前沿技术，进行重点难点技术攻关，将前沿创新转化为实际业务价值。