业务技术-AI应用研发工程师-搜索终端

深度参与核心业务架构与研发：深度参与淘宝搜索、拍立淘及AI助手等亿级流量核心业务的客户端架构设计、功能研发与持续优化。聚焦用户体验与商业效率的双重提升，你将与产品、算法、前端等多团队紧密协作，从需求洞察到技术落地，全程驱动搜索功能的迭代演进，打造“快、准、懂你”的智能搜索体验。

主导端侧基础设施与性能极致优化：主导搜索客户端基础库、通用组件及动态化框架的建设与升级，构建高内聚、低耦合、可扩展的技术底座。通过自动化、可视化的工具链，解决启动速度、流畅度、内存占用等极致性能难题，显著提升业务迭代效率与系统稳定性，为搜索业务的规模化发展提供坚实支撑。

探索端智能与AI交互的前沿方向：积极探索“端侧AI”与搜索融合的创新场景，重点投入图像搜索（以图搜图）、多模态理解、大模型（如GPT类技术）在移动端侧的工程化落地。推动“从关键词到意图理解”、“从结果列表到对话式导购”的体验跃迁，你将有机会参与从0到1的创新产品孵化，定义行业领先的智能搜索新范式。

参与 Agent 系统核心模块的设计与落地，覆盖任务规划、推理执行、上下文增强、记忆管理、工具编排以及运行时稳定性保障；深度对接业务场景，将通用 Agent 框架沉淀为面向业务的可复用能力组件；负责从需求拆解、Prompt/工作流设计、工具与数据接入、灰度上线到效果回流的全链路交付，确保 Agent 在真实流量下满足业务的准确率、时延与成本指标。

构建 Agent 全链路观测与 Trace 体系，记录 Agent 执行过程中的上下文输入、工具调用、文件变更、测试结果、人工干预、失败原因和最终产物；支持对 Agent 行为、任务效果、失败 case、成本和性能进行多维分析与归因，为后续优化和规模化落地提供依据。建立自动化评测、回测和 case 分析机制，围绕真实业务任务构建评测数据集、验证标准和效果指标；通过模型选择、上下文优化、工具链改造、Prompt / Skill 调整、Workflow 编排等方式，持续提升 Agent 的任务成功率、稳定性、可控性和交付质量

2年以上前端/客户端/终端开发经验，对大模型、AI Agent、工具调用、RAG、上下文工程、Workflow 编排等方向有实际理解或项目经验

业务理解能力强，具备良好的业务架构基础，熟悉AI技术和应用，理解设计模式，在项目或产品中有很好的实践

沟通能力良好，责任心强，对技术有激情，有良好的快速学习能力

有服务端开发经验，熟悉跨端技术，参与过大型项目者优先

了解搜索引擎，算法，图像视频，机器学习知识者优先，熟悉 Prompt Engineering、RAG、Function Calling、Agent 编排范式，有基于 LangGraph、LlamaIndex、AutoGen、Dify、AgentScope等框架的实战经验者优先