智能互联阿里云智能-大模型前沿部署工程师（通用场景）-北京/上海/杭州/广州/深圳

深入重点客户业务场景，快速识别其对大模型技术的需求场景，例如知识问答、办公提效、内容生成、智能研发、辅助编程、多模态识别和生成等，端到端完成需求分析、总体方案设计、架构设计、组件研发、数据集成、系统集成等工作，推动通义千问系列模型在行业场景的落地； 主导大模型项目落地的关键技术工作，包括场景需求收集、数据解析与处理、知识抽取与向量化、RAG开发、Agent 流程编排等，协助客户完成模型选型、系统对接、用量监控、成本优化与效果迭代，确保客户可直观感知模型价值； 开发辅助工具代码降低客户接入门槛，例如测试工具、效果评测工具、数据处理工具、API 调用示例及 Demo 应用； 输出大模型落地方法论与最佳实践，包括 Prompt 模板库、RAG 优化策略、Agent 设计模式等，支持客户自主运营与规模化复制。

深入重点客户业务场景，快速识别其对大模型技术的需求场景，例如知识问答、办公提效、内容生成、智能研发、辅助编程、多模态识别和生成等，端到端完成需求分析、总体方案设计、架构设计、组件研发、数据集成、系统集成等工作，推动通义千问系列模型在行业场景的落地； 主导大模型项目落地的关键技术工作，包括场景需求收集、数据解析与处理、知识抽取与向量化、RAG开发、Agent 流程编排等，协助客户完成模型选型、系统对接、用量监控、成本优化与效果迭代，确保客户可直观感知模型价值； 开发辅助工具代码降低客户接入门槛，例如测试工具、效果评测工具、数据处理工具、API 调用示例及 Demo 应用； 输出大模型落地方法论与最佳实践，包括 Prompt 模板库、RAG 优化策略、Agent 设计模式等，支持客户自主运营与规模化复制。

阿里云 AI 中间件团队致力于构建面向 AI 原生时代的新型基础设施，打造支撑万亿级 token 调用的高可用、高性能、可治理的 AI Agent 运行底座。我们主导开源项目 AgentScope(AI Agent 开发框架)、Higress(AI 网关)、Nacos(AI Registry)，在继承 Dubbo、Nacos、Higress、Sentinel 等经典中间件能力基础上，为阿里内部 Qwen-APP、百炼、PAI 等核心 AI 产品提供统一AI基础设施。 1. 设计并研发 AI Agent 核心中间件，包括但不限于 Agent 开发框架 AgentScope 、Agent/MCP 注册中心、Prompt/Skills 配置中心、AI Memory 服务等，构建端到端的 Agent 开发、部署与运行体系； 2. 负责 AI Agent 的工程化落地与治理，构建 AI Agent 的效果与高可用治理体系，实现灰度发布、效果评估、安全拦截、故障自愈、成本监控等能力，确保 Agent 在大规模调用下的稳定性、可控性与经济性； 3. 负责下一代 AI 原生应用架构的演进，主导 AI 中间件的整体设计与核心功能研发，探索 AI Agent 与大模型领域的前沿方向，推动 AI 原生应用架构的技术标准制定与社区影响力建设，并促进其在内外部的大规模落地； 4. 推动开源与产品双轮驱动，通过 Higress、AgentScope、Nacos 等项目扩大社区影响力，同时将前沿能力沉淀为 MSE、AI 网关等商业产品，支持内外部客户大规模落地。

1、面向金融行业的大中型客户，深入洞察其业务战略与典型应用场景，精准把握客户真实需求与核心痛点；凭借扎实的专业能力，与客户关键决策者建立深度信任，并提供切实可行、高价值的AI技术解决方案，助力客户高效达成业务目标。 2、以AI应用为导向，设计并落地复杂的智能体（Agent）架构与工作流（Workflow），能独立完成从方案设计到工程实现的全过程，熟悉“Demo → Product → Scale”的转化路径，能有效弥合技术可行性与商业价值之间的鸿沟，利用AI技术方案帮助客户最终实现业务价值。 3、持续收集产品在客户真实场景中的使用反馈，提炼问题与优化建议，反哺产品团队，驱动AI产品能力的迭代与提升。