阿里云智能-AI 架构及后端工程师-智能服务-杭州

岗位职责： 将大模型能力转化为可上线、可运营、成本可控的产品化能力。你将主导从问题定义到生产交付的全链路工作。 需求与设计： 与业务、产品共创需求，将业务诉求拆解为可落地的技术方案，明确目标、边界与验收标准。 建立对用户业务的高维认知，使用定性方法和定量指标洞见需求实质。 制作页面原型，与需求校验对齐。 全栈工程交付： 独立完成前端页面开发与后端服务搭建，具备从接口定义到页面交付的全链路交付能力。 在 Prompt Engineering / RAG / Agent / 微调等方案间做技术选型，设计端到端应用架构（含上下文管理、工具调用、记忆机制、安全策略）。 搭建 Agent 系统工程化落地，包括多 Agent 协作编排、Tool-Use（MCP 等协议）集成、Memory 管理，推动从原型到线上的完整闭环。 数据与评测 构建数据飞轮：设计采集、清洗、标注的工程化流水线，打通"上线→反馈→数据→迭代"循环。 面向业务目标设计评测指标，搭建自动化评测框架（LLM-as-Judge / Auto-rater），执行 A/B 实验，监控效果漂移。 线上质量 对所负责模块的线上质量、稳定性与成本负责，建立监控、告警与兜底机制，驱动持续迭代。

基本条件： 计算机、数学、统计学等相关专业，本科及以上学历 有全栈项目实践经验（含课程项目、开源贡献、实习等均可）。 有使用 AI 工具辅助设计或编程的实践经历。 全栈工程能力： 熟练掌握 React / Vue 等主流前端框架。 熟悉至少一门后端语言（Python / Java / Go / Node.js 等），了解数据库、API 设计与常见后端架构模式。 有独立完成前后端联调、部署上线经历者优先。 AI 能力： 了解大模型应用的基本概念（Prompt Engineering / RAG / Agent），有动手调用或搭建 LLM 应用的经历优先。 具备数据意识，能理解"数据→迭代"的闭环思路。 有 Agent、Tool-Use、MCP 等方向的探索或实践经历为加分项。 产品与设计感知： 掌握基础用户访谈技巧，能有效记录和整理用户反馈。 熟悉原型设计工具，能表达基本页面流程。 具备基础业务理解能力，能在指导下分析业务场景。 能力特质： 技术判断力：能区分"能跑"与"可上线"，追求简洁可维护的实现。 业务体感：能站在用户和产品视角思考问题，不只完成技术指标，而是交付业务价值。 有技术社区活跃经历或用户研究 / 设计相关经历为加分项。