智能互联业务技术-AI Agent 开发工程师-用户场景营销
任职要求
1、硕士及以上学历，计算机/人工智能/软件工程等相关专业优先，具备扎实的工程与算法基础。 2、具备批判性思维，能围绕业务场景定义指标、设计方案、交付可上线系统并持续优化。 3、掌握 Agent 架构核心组件设计原理和调优方案，Prompt Engineering、C…
工作职责
加入我们，你将参与探索营销场景在 AI 时代下的新增量范式，围绕商品、用户完成从需求澄清、方案设计、工程实现到上线运营的全链路闭环，持续创造可量化业务价值。 具体你将负责： 1、负责深度学习/大模型相关能力的开发与训练链路衔接，包括数据处理、特征/样本构建、模型选型、调参与优化，支撑业务场景快速迭代。 2、负责模型与应用的工程化部署与集成，推动从原型到生产环境的转化，提供高并发、低延迟、可观测的推理/应用服务。 3、对模型与系统性能进行系统性评估与持续优化，结合量化、剪枝等手段提升效率与泛化能力，并通过评测与监控形成持续迭代闭环。 4、协同大数据、云计算等团队完成接口对接与联调，推进 AI 系统与现有业务系统深度融合。 5、跟踪前沿研究与产业趋势，将大模型、自监督等最新成果快速验证并应用到实际项目中。
1.湖仓一体底座架构建设：参与构建&优化淘天营销&交易大数据湖仓（Lakehouse），深度融合Iceberg/Hudi/Paimon等表格式与Flink（实时）、Spark（离线）、Hologres/StarRocks（交互式分析）等计算引擎，打造高性能、可靠的数据服务平台。 2.打造AI就绪的知识库：主导从原始多模态业务数据（如业务文档、用户行为日志、交易记录、商品图文等）到结构化知识资产的端到端 pipeline 建设。通过数据清洗、实体识别、关系抽取、知识融合等技术，构建覆盖营销、商品、交易全链路的统一业务知识库（含数据模型、数据血缘、知识图谱），为大模型提供强大的增强生成（RAG/GraphRAG/OAG等）能力。 3.驱动数据研发效能革命：设计并开发元数据驱动的自动化工具链（如智能建模、自动ETL、智能数据血缘追踪），将复杂的湖仓和知识库构建过程产品化、低代码化，极大提升团队的数据生产效率和研发体验。
加入我们，成为电商基石商品域建设的核心驱动者，探索全新业务Agent落地场景，持续迭代电商供给体系。 1、赋能商家经营： 依托海量商品数据与平台标准化沉淀，构建智能业务Agent，实现商家端AI能力建设、智能补齐与经营辅助，显著提升商家经营效率与产品体验。 2、库存架构迭代： 增对商品供给的多样性和复杂性，解决和建设商品多供给，托管，近场闪购等交易核心链路能力并保障稳定性，通过AI赋能提升研发效率。 3、驱动技术革新： 持续关注行业前沿趋势（如Agentic Workflow、skill、LLM迭代），引入创新方案进行系统重构与智能化升级，通过性能优化与架构演进，持续保持产品竞争力。 4、主导端到端交付： 协同产品、业务及行业运营，主导从需求洞察、技术架构设计到高质量交付的全链路实现，推动技术与业务的深度融合与价值闭环。
1、负责淘天集团核心电商的营销业务，包括但不限于：超大型营销活动导购、优惠/红包/互动玩法等，参与或主导营销业务的AI应用，运用AI思维与工程手段，主动探索创新性解决方案，为业务带来突破性变化； 2、参与构建AI驱动的营销技术工程体系，深入LLM、多模态、Agent系统在技术研发中的结合应用，设计并实现AI能力在技术架构的集成落地，包括但不限于D2C、AI Coding、自动化测试等； 3、负责 Agent 关键基础能力建设，包括 Prompt 工程、上下文工程、知识库/RAG、记忆机制、工具系统、评测体系、监控与可观测性建设等。 4、结合业务数据与用户反馈，持续进行效果优化，提升 Agent 的任务成功率、准确率、稳定性、时延表现与用户体验。
1、负责商家营销场景的大模型应用研发与落地，能够深度洞察商家营销需求，设计并交付端到端的AI解决方案（如营销策略推荐、商品价格分析等），推动技术价值转化为商家经营实效。 2、负责数据处理、样本构建、特征工程、模型选型、调优及推理优化全流程，打通训练-部署-监控闭环，支撑业务敏捷迭代与规模化应用。 3、基于商家使用反馈与行为数据，持续挖掘营销痛点，创新设计大模型赋能方案（如动态策略生成、效果归因分析），提升商家运营效率与转化效果。 4、搭建线上监控与评估机制，通过A/B测试、数据归因、系统日志分析等手段，精准定位问题并推动模型与产品迭代升级，保障服务稳定性与用户体验。