岗位描述
岗位描述：负责构建面向 AI 的下一代数据能力，连接现代数据工程与前沿 AI Agent 开发，为卖家智能化与自动化提供底层支撑。AI Agent 工程方面，设计、开发并部署生产级 AI Agent 系统，包括多智能体编排、工具调用框架、记忆管理和 API 集成，确保系统具备可靠性、可扩展性和可维护性；构建并优化 RAG 流程，包括文档摄取、分块策略、向量嵌入、向量检索和重排序，以提升大语言模型的知识 grounding 效果；通过提示词工程、上下文注入、微调信号整理和系统化提示评估框架，支持 LLM 适配全球开店业务领域；开发自动化知识库构建和实时数据访问能力，如 Data Agent、MCP server/client，使 AI Agent 能连接实时业务数据；设计并实现 LLM 评估流水线，系统评估智能体输出质量、幻觉风险与业务影响。数据工程方面，设计和实现端到端批处理与流式数据管道，用于数据采集、转换和存储，支持 AI 应用和分析场景；构建和维护集成层数据模型，形成跨 WWGS 领域统一的、面向 AI 的数据基础；开发自动化数据质量监控、告警与可观测性工具，保障数据管道稳定和数据可信；整合多源数据，包括卖家行为、交易日志、站外信号和 AI 输出，构建统一且受治理的数据层；建立数据标准化与治理策略，确保 AI 与 BI 消费层的一致性、准确性与合规性。技术领导方面，为 AI 与数据架构决策提供技术指导，定义团队 AI Agent 与数据工程技术栈最佳实践；与产品、运营和科学团队紧密合作，将业务需求转化为可扩展的技术方案；指导初级工程师、开展设计评审并提升团队整体技术标准。 岗位要求：需要同时具备 AI Agent 工程与数据工程能力，能够设计生产级多智能体系统、RAG 流程、LLM 评估机制及实时数据接入能力；具备端到端数据管道、数据建模、数据治理、数据质量监控和多源数据整合经验；能够与跨职能团队协作，将业务需求转化为高质量技术方案；具备技术指导、设计评审和培养初级工程师的能力。