智能互联淘宝平台事业部-AI数据研发工程师-客户运营部
任职要求
1. 计算机、统计、数学等相关专业硕士及以上学历； 2. 3年以上大数据开发经验，具备电商或客户服务领域数据智能项目经验者优先； 3. 熟练掌握Hive、Spark、Flink、数据湖等大数据技术，精通数据仓库设计思想和数据加工pipeline，有AI数据集建设、多模态数据处理经验优先； 4. 熟悉SQL及至少一种编程语言（Python/Java/Scal…
工作职责
1. 负责电商及客户服务领域数据仓库架构设计与优化，支撑高并发、海量数据场景下的分析需求； 2. 主导离线数据处理与实时数据流计算，提升用户行为分析、业务决策支持等场景的响应效率与精准度； 3. 协同业务团队将需求转化为数据解决方案，支持业务运营目标达成； 4. 结合前沿AI技术探索数据服务创新，提升数据产品在业务场景中的落地价值； 5. 参与数据治理体系建设，推动数据质量监控、成本控制及安全合规管理。
1. 负责客户服务体验领域相关数据仓库架构设计、数据开发及运维保障，建立高扩展性数据模型、高价值数据资产、高可用数据架构，满足不同用数场景的便捷性、稳定性需求； 2. 深入理解业务，挖掘业务数据，主动发现问题，并能够结合平台大数据和AI基础设施，提供数据产品/数据服务为业务运营提供高效支持； 3. 针对共性数据问题沉淀通用数据解决方案，面向业务垂直领域问题提供定制化数据解决方案。
我们致力于在电商交易生态中，定义下一代AI驱动的服务范式。你将作为核心成员，负责打造具备高情商、强逻辑、高可靠性的 Service Agent。我们不仅是在做小蜜智能对话机器人，更是通过大模型技术重塑数亿用户的智能服务办理流程，构建电商服务领域的“数字大脑” 1. Agent应用架构设计与落地：负责电商服务领域复杂服务场景（如小蜜、纠纷&赔付、服务风控），设计并搭建具备多步推理、工具调用能力的 Agent 架构，负责核心产品的workflow设计，解决智能服务长链路以及多链路协作难点; 2. 构建高可用智能服务系统：主导Agent算法工程的应用落地，涵盖向量库选型、多路召回策略实现、Context Engineering以及工具调用的精准控制。负责大模型推理加速、响应延迟及成本路由控制。提升复杂商业场景下的问题解决率及落地稳定性； 3. Agent系统效果评测与迭代：针对电商服务中的高置信度场景，构建 Service Agent 专属评估体系（Benchmark）及全链路自动化评测体系，通过数据工程手段优化Prompt工程与知识库质量，确保Agent 输出符合服务严谨性要求； 4. 前沿技术探索与转化：探索多智能体协作（Multi-Agent）、多模态融合和Self-Evolving等前沿方向，鼓励将学术界的最新成果快速转化为可落地的产品能力。
我们致力于在电商交易生态中，定义下一代AI驱动的服务范式。你将作为核心成员，负责打造具备高情商、强逻辑、高可靠性的 Service Agent。我们不仅是在做小蜜智能对话机器人，更是通过大模型技术重塑数亿用户的智能服务办理流程，构建电商服务领域的“数字大脑” 1. Agent应用架构设计与落地：负责电商服务领域复杂服务场景（如小蜜、纠纷&赔付、服务风控），设计并搭建具备多步推理、工具调用能力的 Agent 架构，负责核心产品的workflow设计，解决智能服务长链路以及多链路协作难点; 2. 构建高可用智能服务系统：主导Agent算法工程的应用落地，涵盖向量库选型、多路召回策略实现、Context Engineering以及工具调用的精准控制。负责大模型推理加速、响应延迟及成本路由控制。提升复杂商业场景下的问题解决率及落地稳定性； 3. Agent系统效果评测与迭代：针对电商服务中的高置信度场景，构建 Service Agent 专属评估体系（Benchmark）及全链路自动化评测体系，通过数据工程手段优化Prompt工程与知识库质量，确保Agent 输出符合服务严谨性要求； 4. 前沿技术探索与转化：探索多智能体协作（Multi-Agent）、多模态融合和Self-Evolving等前沿方向，鼓励将学术界的最新成果快速转化为可落地的产品能力。
1. 团队致力于大模型在阿里智能客服场景下的落地使用， 团队内技术氛围浓厚， 拥有先进的大模型落地经验； 2. 在这里你能够接触到海量的售前售后服务域数据，将多轮对话理解、多模态等领域的前沿算法技术转化为智能服务产品的全新体验； 3. 基于大模型能力，探索前沿的技术方向，并通过预研实验实现突破性技术创新，设计并研发基于大模型的应用和服务，打造客服领域专属的AI产品。