智能互联智能引擎-高级引擎研发工程师-杭州

1、负责钉钉数据平台的建设，通过数据资产化，构建多方数据融合、治理、洞察和消费能力，助力开发者快速构建数据驱动的应用，赋能企业实现数据驱动的组织治理和业务运营体系； 2、建设行业数据资产，为企业数字化转型，提供数据服务化、数据业务化的整套数据解决方案； 3、建设数据平台的数据稳定性体系，建设丰富的技术+业务元数据，完善数据引擎和服务；结构化业务场景，抽象通用业务逻辑，沉淀可复用的数据洞察能力，通过模版化和组件化提升数据架构扩展性，从而支持数据平台的快速迭代和横向扩展。

# 关于我们 我们正在构建面向全球物流网络的 AI Agent 自动决策大脑。通过大模型（LLM）、智能体协同与自动化推理，让系统具备“感知-思考-行动-学习”的闭环能力，驱动“服务采购、干线运营、分单决策、全链路调度、端到端监控、成本分析优化”等核心业务系统的全面智能化，实现资源规划、智能分单、运力调度、异常自愈等关键功能。这是一个将前沿 AI 技术与真实商业场景深度结合的创新战场，是每天影响数百万包裹命运的生产系统。 # 主要工作内容 ● 设计并实现基于 LLM 的 AI Agent 架构，支持任务分解、工具调用、多智能体协同与反馈学习； ● 开发智能决策引擎，将业务规则、实时数据流与大模型能力深度融合，构建可解释、可干预的自动化系统； ● 主导 Agent Workflow 编排系统建设，优化 Prompt Engineering 策略，提升模型在物流垂直场景的准确性与鲁棒性； ● 推动 AI 能力与后端工程系统的无缝集成，确保高可用、低延迟、可监控的服务体验； ● 探索 RAG、Function Calling、Memory 机制等前沿技术在物流调度中的落地路径。

业务支撑 • 负责资源编排ROS运维系统、AI诊断、AI运维助理、运维MCP等功能 • 负责资源编排ROS管控功能、资源逻辑和IaC引擎等模块 技术方案设计 • 收集、识别、分析客户需求，并确定技术方案的目标、范围和交付成果 • 基于需求分析，进行技术可行性分析和方案评审，选择合适的技术选型、功能设计、技术架构、数据架构和开发流程等 技术实现 • 基于技术方案的拆解，按照任务目标和产出规范，完成任务/子任务的设计、编码开发和系统功能实现 • 负责核心功能的架构与代码模板的编写，开发与维护系统公用核心模块，技术架构重构、优化等 • 对编码进行阶段性的讨论和CodeReview，并通过调试优化，推动代码成功部署 • 对开发中和部署后的程序进行必要的维护和迭代，包括值班Oncall、升级工单处置、Bug排查、问题诊断、产品体验改善、性能和成本优化等 稳定性和性能优化 • 制定稳定性策略，寻找并解决产品系统中的潜在风险和瓶颈，覆盖线上疑难杂症问题，确保系统的安全可靠 • 运用产品优化技术和方法，进行性能优化，提高产品稳定性和性能 技术预研 • 跟踪和了解新的产品技术和趋势，根据业务需要提供新的技术支持和建议 技术规划 • 理解业务战略及重点，基于业务需求作出高可用、高可靠、高拓展性的技术架构规划和落地

1、主导AI客服系统架构设计，集成大模型、知识库、工单系统及内部工具（如版权库、曲库API），实现用户问题自动分类、意图识别和智能路由，实现用户求助满意度提升； 2、搭建多智能体（Multi-Agent）协作框架，设计客服场景下Agent工作流（如：意图理解Agent、故障诊断Agent、投诉处理Agent），支持跨系统工具调用（MCP、Function Call等）； 3、构建客服对话记忆管理、实时决策引擎及服务追踪（Tracing）体系，实现复杂会话状态的持续优化； 4、负责RAG（检索增强生成）系统工程化落地，结合音乐知识库（版权规则、产品文档、歌曲信息等）提升回答准确性； 5、设计客服Agent 反思（Self-Reflection）与思维链（Chain-of-Thought）机制，提升复杂问题处理能力； 6、构建故障诊断推理引擎：基于用户反馈（如“歌曲无法播放”“耳机断连”）以及关联信息，实现自动根因分析； 7、主导系统性能优化与保障，提升千万用户客服体验。