蚂蚁金服蚂蚁数字科技-数字科技线-智能体研发工程师
任职要求
1. 本科及以上学历,计算机、软件工程或相关专业,拥有至少3年相关研发经验; 2. 有实际的多智能体系统设计和落地经验。熟悉主流AI技术框架(如LangChain、Spring AI、RAG架构)及相关生态组件。有智能体调优(模型微调、知识工程优化等)相关经验者优先; 3. 热衷技术创新,关注AI技术最新发展并能够落地到业务场景。积极主动,拥有卓越的团队协作能力和解决问题的能力,能够快速响应并处理复杂问题; 4. 加分项:有开源项目参与经验或影响力;曾在大厂参与或主导过具有较大影响力的AI项目;有资深的金融行业从业背景。
工作职责
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。
1. 负责IOT平台实时物联网场景下,服务架构设计并实现; 2. 能与OEM厂商对接,与厂商一起实现产品需求; 3. 有硬件供应链经验,能帮助团队进行元器件降本; 4. 参与IOT设备及相关系统的监控与应急,建设全链路的高可用能力。
1. 负责AI驱动的客户经营智能体的全生命周期管理,覆盖需求分析、产品功能定义到商业化产品落地; 2. 深入理解金融类客户需求,构建差异化竞争优势,为产品的发展提供有力的市场洞察; 3. 熟悉智能体工程,具备智能体工作流编排全流程落地能力,包括大模型调用、数据、知识库及工具召回、对客表达优化等链路; 4. 熟悉智能体研发平台、AI标注、智能训推、智算调度、算力资源等支持AI智能体运作的软硬件层能力; 5. 具备出色的协调能力,能够有效协调数据科学、算法工程,业务等多部门资源,持续推进智能体产品的有序发展,实现业务的持续升级; 6. 关注行业发展趋势,特别是AI营销技术趋势(如生成式AI、多智能体协作),探索智能体公、私域经营等新场景的应用,保持产品的市场领先性。
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。