岗位职责
- 建设支付宝智能化的 RAG 体系，围绕智能体自主规划、多步检索、工具调用与反思迭代的架构范式，构建覆盖数据语义理解、知识组织与检索推理的全链路数据消费基础设施，为支付宝 AI 智能体提供高准确、可溯源、可演进的数据消费能力；
- 探索并研发支付宝数据智能体，以 LLM 驱动的自主数据研发/挖掘范式为核心，融合多智能体协作、假设生成与验证、ReAct、Agent loop等技术，构建端到端自动化数据研发/挖掘智能体，持续提升数据研发/挖掘工作的智能化和自动化，驱动数据价值向业务价值转化。
职位要求
- 智能体构建能力，熟练掌握主流AI协议与技术体系（MCP、Memory、知识库、Agent框架如LangChain/LangGraph等或同等技术栈），具备从需求分析、架构设计到高质量代码实现的端到端系统开发能力，能独立完成AI应用/智能体的工程化落地；
- 熟悉检索增强生成（RAG）技术体系，理解Agentic RAG架构范式（多步检索、工具调用、自主规划、反思迭代），有RAG项目落地经验；
- 具备生成式数据挖掘与传统数据挖掘的实践经验，能够基于经典挖掘算法或大模型技术，从海量数据中高效挖掘高价值数据，推动数据资产向AI可用形态的高效转化。 加分项：
- 大数据研发能力：理解流批处理核心原理，熟悉Flink/Spark等流批处理框架，掌握数据仓库分层建模方法与数仓规范；
- 熟悉大模型核心原理（Transformer、指令微调、后训练等）；
- AI顶会论文（ACL/EMNLP等一作或共一）；
- 知名开源项目核心贡献者。
