中国平安
后端开发工程师（AI医疗健康）
后端开发工程师（AI医疗健康）
发布于 大约 21 小时前普通员工/个人贡献者
深圳市
中级经验
全职员工
仅现场办公
本科
分布式系统
RAG
微服务
推荐系统
大模型
高并发
AI Agent
AI 估算 · 25k–45k
深圳大厂，3年以上后端经验，AI方向热门，薪资竞争力强，月薪中位数约35k。
职位详情
关于这个职位
该职位是中国平安旗下AI医疗健康方向的后端开发工程师，负责医健服务平台关键系统建设，包括服务推荐引擎、履约全链路平台及资金链路管理
你将参与AI Agent设计与开发，基于大模型构建智能体，实现医疗服务推荐与流程自动化，涉及高可用、高并发架构设计
适合3年以上Java经验、对AI应用有热情的技术专家
最低要求
本科及以上学历，3年以上Java服务端开发经验
Java基础扎实，熟悉Python，理解io、多线程、集合等基础框架，对JVM原理有一定的了解
了解分布式系统的设计和应用，了解分布式、缓存、消息等机制
对工程质量、用户体验有深刻的认识和近乎苛刻的自我要求，有丰富的系统稳定性和高可用经验
熟练使用至少一款AI辅助编程工具，如ClaudeCode、OpenCode、QwenCode等
工作职责
参与医健服务平台关键系统的建设，负责领域设计和落地
参与医疗服务推荐引擎的核心模块开发，建设服务履约全链路平台和资金链路管理
设计和实现高可用、高并发的服务架构
承担核心功能模块代码编写，推进项目进度，保证项目质量和业务结果
负责医健服务平台AI Agent的设计与开发，基于大模型构建智能体，实现医疗服务推荐、履约流程自动化
设计Agent工具调用、任务规划、多轮对话等核心能力，探索Multi-Agent协作模式，解决复杂服务调度问题
优先资格
有推荐系统、交易系统开发经验优先，有医疗健康、O2O服务行业经验优先
熟悉AI Agent工程开发，理解上下文工程、RAG技术、多轮会话保持、评测集构建等技术手段者优先
对AI应用的新资讯有高度热情和关注度，乐于学习和尝试新技术，追求创新AI实践
良好的沟通协作能力、团队合作精神，强烈的责任心和上进心，自我驱动，抗压能力强
AI 洞察
优缺点分析
- 头部大厂平台，稳定性高，技术栈前沿（AI Agent、大模型），有利于积累稀缺技能
- 医疗健康+AI是高速增长赛道，职业前景广阔，薪资有竞争力
- 参与核心系统建设，能够接触高并发、分布式架构，提升系统设计能力
- 对工程质量和系统稳定性要求极高，工作强度可能较大
- 技术迭代快，需要持续学习AI新工具和框架，保持知识更新
- 跨部门协作多，沟通成本较高，需要较强的业务理解能力
- 适合3年以上后端开发经验、对AI应用有强烈兴趣、追求技术深度和业务价值的工程师
角色解读
- 技术深耕：从后端开发到AI Agent架构师，成为大模型应用领域的专家
- 管理方向：可向技术Leader或项目负责人发展，带领团队建设医疗服务平台
- 行业跨界：结合医疗健康与AI，可转型为医疗AI产品经理或技术顾问
- 参与医健服务平台关键系统的设计、开发与落地，负责领域模型和架构设计
- 开发医疗服务推荐引擎和履约全链路平台，涉及高并发、高可用服务架构
- 基于大模型设计和开发AI Agent，实现医疗推荐、多轮对话和任务规划
- 探索Multi-Agent协作模式，解决复杂服务调度问题
- 扎实的Java基础，熟悉Python，理解JVM、多线程、分布式、缓存、消息等
- 丰富的系统稳定性与高可用经验，对工程质量有高标准要求
- 熟练使用AI辅助编程工具（如ClaudeCode等）
- 熟悉AI Agent工程开发，包括上下文工程、RAG、多轮会话等技术优先
申请策略
- 提前了解中国平安在医疗健康领域的布局（如平安好医生），在面试中展现业务洞察
- 准备1-2个AI项目案例，详细说明技术方案和效果，体现创新和实践能力
- 突出Java和Python项目经验，尤其是高并发、分布式系统的设计和优化案例
- 强调AI相关项目，如Agent开发、大模型应用、推荐系统或交易系统
- 展示工程质量意识，如稳定性提升、故障排查、性能调优等具体成果
- 如有医疗健康或O2O经验，重点描述业务场景和技术贡献
- 熟悉AI Agent框架（如LangChain、AutoGen）和RAG技术，动手搭建一个Demo项目
- 学习大模型API调用和prompt engineering，了解多轮对话和工具调用
面试指南
- 技术问题采用STAR法则：情境-任务-行动-结果，突出个人在架构决策、性能优化中的贡献
- AI相关题目可结合项目经验，说明从问题分析、技术选型到落地的完整思路，强调对Agent核心机制（工具调用、记忆、规划）的理解
- 请描述你参与过的最复杂的高并发系统设计，如何保证稳定性和可用性？
- 谈谈你对AI Agent的理解，如何实现一个基于大模型的医疗推荐智能体？
- 在分布式系统中，你如何处理缓存一致性和消息丢失问题？
- 你使用过哪些AI辅助编程工具？如何提升开发效率？
- 描述一次你推动项目落地并取得业务结果的经历
- 复习Java并发、JVM调优、分布式理论（CAP、一致性协议）
匹配度报告
76
综合匹配度
大厂AI医疗方向，前沿技术栈，成长空间大，但现场办公且可能有加班。
适合人群
最适合追求技术成长和行业前景的求职者，如果对WLB要求较高则需要谨慎考虑。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利85
成长发展90
工作生活50
使命价值80
薪资福利匹配
85较高
大厂薪资福利较高，但JD未明确薪资，需面试沟通；深圳生活成本高，整体补偿性较好。
薪资信号未披露 (25K-45K/月)
成长发展匹配
90较高
技术栈前沿（AI Agent、大模型），业务增长快，学习成长空间大，JD虽未明确晋升路径但大厂机制完善。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Java、Python、AI Agent、大模型、分布式系统、高并发、推荐系统、RAG、O2O
业务类型ambiguous
工作生活匹配
50较低
JD未提及弹性工作或远程，深圳大厂通常要求现场办公，且可能有一定加班，WLB一般。
工作模式仅现场办公
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值匹配
80较高
AI医疗健康有正向社会价值，但JD未明确使命表述，行业高速发展，意义感较好。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度积极采用新技术
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