
顺丰速运
大模型应用开发工程师
大模型应用开发工程师
发布于 大约 2 个月前普通员工/个人贡献者
深圳市
高级经验
全职员工
仅现场办公
本科
软件工程
Ai Agents
Prompt Engineering
RAG
RAGFlow
Rasa Pro
AI 估算 · 30k–50k
大模型方向热度高,顺丰为上市巨头,深圳薪资水平高,结合经验要求,月薪预估3-5万。
职位详情
关于这个职位
该职位主要负责在物流场景中落地大模型智能体应用,包括设计对话管理、意图识别等架构,并结合RAG、多智能体技术解决实际问题
同时需持续跟进前沿技术,并指导业务团队应用AI技术,适合有深厚后端开发和AI Agent经验的技术人才
最低要求
本科及以上学历,计算机、通信及相关专业,5年以上工作经验
熟悉C/C++/Go/Python等编程语言的一门或多门,熟悉常用算法、数据结构,熟悉Linux系统及其下的开发经验
扎实的计算机基础知识,丰富后端研发经验,熟悉Golang、Python及相应框架环境和常用技术组件
深入了解AI Agents技术栈,掌握RAGFlow、Rasa Pro、Dify等开源框架,有丰富的智能体开发和Prompt Enginering经验
具备良好的沟通能力和团队协作精神,对 AI 技术有强烈的学习热情和创新意识,能够快速跟进和应用最新的技术成果
工作职责
岗位职责:
负责大模型智能体应用在物流场景的落地开发和实现
设计和实现大模型智能体的架构,包括对话管理、意图识别、流程控制、服务中间件等
负责大模型结合检索增强生成(RAG),多智能体等技术在业务场景中落地
持续跟进大模型前沿技术、开源方案,推动适合的技术应用于生产,解决业务的实际问题
对业务团队进行技术培训和指导,帮助他们更好地理解和应用 AI 技术
优先资格
具备 AI Agent 开发经验,能够独立完成复杂任务的 AI 组件整合和流程设计
有参与过大型 AI 项目的成功开发经验,如大语言模型应用、RAG、提示词工程、模型微调等
有本领域架构设计或开源社区代码贡献或相关产品研发经验
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 大模型是当前最热门的技术方向,该岗位能深入AI核心应用,积累宝贵经验
- 团队有技术培训指导职责,有助于锻炼技术影响力和领导力
- 技术更新迭代快,需要持续学习前沿知识,保持技术领先
- 物流场景复杂,需要深入理解业务,将AI技术与实际需求结合
- 岗位要求5年以上经验,竞争激烈,对综合能力要求高
- 适合技术功底扎实、对AI有强烈热情、善于钻研和解决实际问题的后端开发工程师,尤其是已有AI Agent或大模型应用经验者
缺点 / 挑战
- 顺丰作为物流巨头,业务场景丰富,技术落地挑战大,能快速提升解决复杂问题的能力
角色解读
- 可向AI架构师方向发展,主导大模型在企业级场景的整体架构设计
- 也可成为AI技术专家,深耕大模型应用和智能体领域,推动前沿技术落地
- 若具备管理潜力,可逐步转向技术管理岗,带领AI研发团队
- 负责将大模型智能体技术落地到物流业务场景中,实现对话管理、意图识别等功能
- 设计并优化大模型应用架构,结合RAG、多智能体等技术解决实际问题
- 跟进前沿AI技术,评估并引入适合生产的开源方案,同时指导业务团队应用AI
- 精通Python/Golang等后端语言,掌握常用框架和中间件,具备扎实的后端开发能力
- 深入理解AI Agents技术栈,熟悉RAGFlow、Dify等开源框架,有丰富的Prompt Engineering经验
- 熟悉大模型应用开发,包括检索增强生成(RAG)、多智能体协作等
- 良好的沟通和团队协作能力,能快速学习新技术并指导他人
申请策略
- 面试前了解顺丰的物流数字化战略,思考AI在具体环节中的应用
- 准备好一个完整的大模型应用Demo或案例,展示技术落地能力
- 突出后端开发经验,特别是Golang/Python及常用框架的使用
- 详细描述AI Agent相关项目,包括使用的技术栈(如RAGFlow、Dify)和实际效果
- 强调参与过大模型应用、RAG或Prompt Engineering等具体工作,最好有量化成果
- 如有开源贡献或架构设计经验,务必突出
- 深入学习主流AI Agent框架(如LangChain、AutoGPT)并动手实践
- 补强RAG相关技术,了解向量数据库、检索排序等
面试指南
- 使用STAR法则:先说明背景与目标,再描述具体方案和技术选型,最后总结成果与反思
- 针对技术问题,采用“问题分析-解决方案-优化迭代”的结构,展示系统思考能力
- 对于协作沟通题,强调以业务价值为导向,平衡技术与业务需求,用案例说明
- 请描述一个你设计的大模型智能体系统架构,包括组件和交互流程?
- 在RAG系统中,如何解决检索质量不高或生成幻觉的问题?
- 如何评估一个开源AI框架是否适合生产环境?请举例
- 你如何处理多个智能体之间的协作与冲突?
- 当业务方不理解AI局限性时,你如何沟通并设定合理预期?
职位点评
64
综合评分
大厂AI技术岗,前沿技术栈,成长空间大,但WLB一般,薪资面议。
从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估,方便横向比较。
更适合这类人
最看重技术成长和前沿领域探索的求职者,愿意接受一定的工作强度换取能力跃升。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利60
成长发展85
工作生活40
使命价值70
薪资福利
60中等
薪资面议,但顺丰为上市大厂,深圳地区薪资有竞争力,但具体需谈判;福利未明确,综合满足度中等。
薪资信号面议 (30K-50K/月)
成长发展
85较高
直接从事大模型前沿技术应用,能接触到AI Agents、RAG等热门技术,有技术培训和指导机会,成长性很强。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI Agents、RAG、大语言模型、Prompt Engineering、RAGFlow、Rasa Pro、Dify
成长机会技术培训和指导
业务类型profit_center
工作生活
40较低
仅现场办公,未提及弹性工作或远程,深圳节奏快,可能有一定加班压力,WLB一般。
工作模式仅现场办公
办公地点未明确
加班情况未提及(无法判断)
使命价值
70中等
物流行业稳定但非高增长赛道,AI赋能物流有一定社会价值,但使命导向不明显。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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