友邦保险
Senior Specialist
Senior Specialist
发布于 大约 8 小时前普通员工/个人贡献者
成都市
高级经验
全职员工
仅现场办公
本科
软件工程
RAG
生成式AI
LLM
AI 估算 · 20k–40k
资深全栈AI开发岗位，技术栈前沿，成都薪资水平较一线城市低，但外企大厂提供竞争力薪酬
职位详情
关于这个职位
该职位负责全栈AI应用的设计、开发与维护，涉及前后端及AI模型集成
你将使用Java和Python构建后端服务，利用React等前端框架开发用户界面，并集成生成式AI技术（如Dify和RAG）实现智能功能
适合具备扎实全栈开发技能且对AI技术有热情的候选人
最低要求
计算机科学、软件工程、电气工程或相关技术领域的学士或更高学位
精通Java（如Spring Boot、Spring Cloud）和Python（如Flask、Django、FastAPI）进行后端开发
熟悉LLM模型（如GPT、Llama、Mistral），并有通过API或开源框架将LLM集成到应用中的经验
扎实的前端开发经验，包括熟练使用HTML5、CSS3、JavaScript/TypeScript和现代前端框架（React）
有生成式AI技术的实际经验，特别是Dify和RAG实现
了解数据库技术（SQL: MsSQL、PostgreSQL
NoSQL: Redis）和AI应用的数据建模
有云平台（如Azure）和容器化技术（Docker、Kubernetes）部署和扩展AI应用的经验
理解软件工程最佳实践：敏捷/Scrum方法论、CI/CD流水线（Jenkins、GitLab CI）、版本控制（Git）和测试驱动开发（TDD）
优秀的沟通能力（书面和口头），能够与跨职能团队有效协作
积极主动的学习态度，热衷于探索新的AI和开发技术
工作职责
设计、开发和维护全栈AI应用，涵盖前端界面、后端服务和AI模型集成
利用Java和Python构建稳健、可扩展且高性能的后端系统，包括API、微服务和数据处理流水线
使用现代框架（如React、Vue、Angular）开发直观且响应迅速的前端界面，为AI驱动产品提供卓越的用户体验
集成和定制生成式AI技术，特别是Dify和RAG，实现语义搜索、对话式AI和内容生成等智能功能
与数据科学家和AI研究人员合作，将AI模型和算法转化为生产就绪应用，确保最佳性能和准确性
参与整个软件开发生命周期（SDLC），包括需求分析、系统设计、编码、测试、部署和上线后维护
通过遵循最佳实践、进行代码审查和实施单元/集成测试，确保代码质量、安全性和可维护性
紧跟AI、全栈开发及相关技术的最新进展，主动提出技术改进以增强产品能力
排查并解决前端、后端和AI集成层的复杂技术问题
与产品经理、设计师和其他工程师协作，使技术解决方案与业务目标和用户需求保持一致
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 技术栈前沿，覆盖全栈和生成式AI，积累高价值技能
- 外企大厂背景，工作流程规范，有完善的培训和成长机会
- 参与AI驱动的创新项目，对个人简历有较强加分效应
- 成都相对低的生活成本与有竞争力的薪资结合，性价比高
- 技术领域宽泛，需同时精通前后端和AI，学习曲线较陡
- 生成式AI技术迭代快，需要持续跟进最新进展
- 外企内部流程可能较为繁琐，对跨团队协作要求高
- 适合具备全栈开发基础且渴望深入AI领域的技术人员，尤其是对生成式AI有热情、乐于持续学习的人
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 技术路线：资深全栈工程师 → AI架构师 → 技术专家/首席工程师
- 管理路线：技术负责人 → 工程经理 → 技术总监
- 可横向拓展至AI产品经理或解决方案架构师，结合业务与AI技术
- 负责全栈AI应用的完整开发生命周期，从设计、编码到部署和维护
- 使用Java和Python构建后端服务，开发高性能API和微服务架构
- 利用React等现代框架开发前端界面，并集成Dify、RAG等生成式AI技术
- 与数据科学家合作，将AI模型集成到生产环境中，确保系统稳定性和性能
- 精通Java和Python后端开发，熟悉Spring Boot、Spring Cloud、Flask、Django等框架
- 扎实的前端开发能力，熟练掌握React及HTML5、CSS3、TypeScript
- 深入理解LLM和生成式AI技术，有Dify和RAG的实际实践经验
- 熟悉云平台（Azure）和容器化技术（Docker、Kubernetes），具备CI/CD和敏捷开发经验
申请策略
- 在求职信中表达对AI保险科技的兴趣，结合友邦“帮助人们活得更健康”的使命
- 准备一个端到端的AI应用Demo，展示从前后端到AI模型集成的完整能力
- 突出全栈项目经验，尤其是Java和Python的后端开发案例
- 详细描述生成式AI相关项目，如RAG实现、LLM集成等
- 强调云平台和容器化部署经验，如Azure、Docker、Kubernetes
- 展示前端开发能力，特别是React项目或TypeScript使用经验
- 若缺乏生成式AI经验，可快速学习Dify框架和RAG原理，并做一个演示项目
- 加深对Azure AI服务的了解，如Azure OpenAI、Cognitive Services
面试指南
- 对于系统设计问题，采用“需求分析→架构设计→技术选型→实现细节→评估优化”的结构
- 对于技术实现问题，结合具体项目经验，遵循“背景→挑战→解决方案→结果”的STAR法则
- 对于AI集成问题，强调对模型能力、数据管道、延迟和成本等的权衡
- 请描述你设计一个基于RAG的文档问答系统的技术方案
- 如何优化Java后端API的性能？谈谈你使用过哪些技术
- 在React项目中如何处理状态管理和组件通信？
- 请解释你在Dify或类似平台中集成LLM的实践经验
- 如何将AI模型部署到Azure Kubernetes Service？需要考虑哪些因素？
匹配度报告
64
综合匹配度
外企大厂，前沿AI全栈技术，成长空间大，但需现场办公且WLB信号不明显。
适合人群
最适合重视技术成长和前沿技能积累的求职者，对WLB要求不高且愿意投入学习的人。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利70
成长发展85
工作生活40
使命价值60
薪资福利匹配
70中等
薪资估计处于成都市场的中高水平，但未在JD中明确提及具体福利，补偿性动机满足程度一般。
薪资信号未披露（AI估算：20K-40K/月）
成长发展匹配
85较高
技术栈前沿，涉及生成式AI、云原生，公司提供学习机会和成长空间，发展性动机满足程度较高。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Java、Python、React、Dify、RAG、LLM、Azure、Docker、Kubernetes
业务类型ambiguous
工作生活匹配
40较低
JD未提及远程或弹性工作，要求现场办公，且无WLB信号，生活化动机满足程度较低。
工作模式仅现场办公
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
使命价值匹配
60中等
公司使命是帮助人们更健康长寿地生活，有一定社会价值，但职位本身与使命的直接关联度中等。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
使命信号live Healthier, Longer, Better Lives
创新程度积极采用新技术
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