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员工人数：1000-9999人 行业分类：互联网
职位描述
1. 深度参与交易增长方向的 AI Agent / AutoResearch 系统建设，将 Agent 引入补贴调控、经营诊断、实验分析、模型迭代、策略复盘等真实业务链路，推动交易增长从“人工分析与运营”向“AI Native 增长系统”演进。
2. 负责多 Agent 研究与决策链路的设计和落地，围绕目标定义、数据感知、策略生成、安全校验、真实反馈、经验沉淀等环节，建设可持续运行、可追溯、可复用的 Agent 工作流。
3. 持续关注 AutoResearch、Coding Agent、Data Agent、Insight Agent 等前沿方向，推动新技术在交易增长场景中的快速验证与业务转化，围绕增长、效率、成本和用户体验等核心目标沉淀可规模化复用的 AI Native 能力。
职位要求
1. 熟练使用 Cursor / Claude Code / Codex / Copilot 等 AI Coding 工具, 能把 AI 辅助编程融入需求、编码、Review、测试、文档全流程, 并清楚各类工具的能力边界与失败模式。
2. 有 LLM / Agent 应用工程的真实落地经验: 掌握 Function Calling、多 Agent 编排、RAG、长任务记忆、MCP 等, 能独立交付 prompt 设计 → schema 校验 → fallback → 可观测 → 灰度上线的完整链路。 3. 持续 hands-on 跟进 AutoResearch / Data Agent / Insight Agent / Coding Agent 前沿方向 (AutoGen / LangGraph / DSPy 等), 能在业务场景中做工程化裁剪与二次创新。 4. 扎实的 Python 与数据工程基本功, 熟悉 A/B、RCT、贝叶斯、拉格朗日对偶等因果与优化方法, 能在补贴、定价、增长场景独立完成 "假设 → 探索 → 归因 → 沉淀" 的研究闭环。
5. 具备系统设计思维而非调参思维: 对 Agent 的可追溯、可审计、guardrails / kill switch、可持续运行有方法论, 习惯把 "假设、证据、决策" 做成系统中的一等对象。 6. 加分: 有营销 / 增长 / 交易类业务落地经验; 主导过 LLM 系统从 0 到 1 上线; 在 Agent 方向有开源或社区贡献。
