Watch Jobs
SAP logo
思爱普
Backend Developer - AI & Agentic Applications
立即应聘

Backend Developer - AI & Agentic Applications

发布于 大约 1 小时前

普通员工/个人贡献者

上海市
中级经验
全职员工
混合式弹性办公
学历未注明
后端开发
Agentic
CI/CD
Llm
Opensearch
Rag

AI 估算 · 25k–45k

上海外企资深后端，AI方向有溢价，薪资介于互联网与传统之间，13薪。

职位详情

关于这个职位

这个职位负责为AI驱动及Agentic应用构建稳定可靠的后端系统，涉及API设计、工作流编排、Kubernetes部署与运维

你将与数据科学家和机器学习工程师紧密协作，把模型原型转化为生产级服务，并持续优化系统性能与可靠性

最低要求

年以上后端开发经验，精通Python

有其他后端语言（如Go、Java、TypeScript/Node.js或Rust）经验者优先
对后端系统设计、RESTful API、服务集成、数据库和分布式系统基础有良好理解
具备PostgreSQL和OpenSearch的实际经验，包括数据建模、查询设计、索引、集成和故障排除
对可扩展性、可靠性、性能优化和服务级运维有良好理解
具备Kubernetes上容器化应用部署和运维的实际经验，有使用Jenkins或类似工具构建/维护CI/CD流水线的经验
具备使用Grafana等可观测性、监控、日志和仪表盘工具的经验
对机器学习和深度学习概念有基本了解
能够编写干净、可维护、可测试且生产就绪的代码
具备出色的调试、问题解决和沟通能力
能够与数据科学家、机器学习工程师及其他技术干系人有效协作
具备强烈的工程责任感，愿意承担开发和运维双重职责

工作职责

设计、开发和维护AI相关应用的后端服务、API和服务组件

为Agentic应用构建后端系统，包括工具执行、工作流编排、任务规划、记忆/状态管理以及与外部系统的集成
与数据科学家和机器学习工程师合作，将原型、模型、检索管道、推荐逻辑和Agentic工作流转化为可靠的生产级后端服务
开发可扩展、可维护的服务端应用程序，并具备适当的测试、日志记录、监控、错误处理和运维支持
支持在Kubernetes上部署和运维后端服务
使用Jenkins或类似工具构建和维护CI/CD流水线
使用Grafana等监控和可观测性工具支持服务运维、故障排除和性能分析
参与系统设计讨论、架构评审、故障排除和生产问题解决
与跨职能团队协作，明确需求并交付高质量的工程解决方案
持续改进系统可靠性、部署效率、开发者生产力和工程质量

优先资格

熟悉基于LLM的应用、RAG、嵌入、向量搜索、模型评估或AI系统监控

有构建AI相关应用后端系统的经验，如LLM应用、RAG系统、搜索系统、推荐系统或数据驱动服务
有将机器学习模型、深度学习模型转化为可靠生产服务的经验
有Spark或类似分布式数据处理框架经验者优先
对AI原生软件开发和Agentic应用（如智能体编排、工具调用、规划、记忆、评估和工作流自动化）有浓厚兴趣

AI 洞察

优缺点分析

优点

  • 技术栈前沿，涉及LLM、Agentic应用，能积累AI领域稀缺经验
  • 外企文化，重视工作与生活平衡，提供灵活办公模式和健康关怀
  • 平台规模大，参与全球业务，职业发展空间广阔
  • 与数据科学家协作，能拓展跨领域技能
  • 岗位要求同时具备后端开发和运维能力，DevOps责任较重
  • 外企流程相对规范，但也可能较为繁琐
  • 适合有一定后端经验、对AI和Agentic方向感兴趣、喜欢跨团队协作并愿意承担运维职责的工程师

缺点 / 挑战

  • AI应用迭代快，需要持续学习新技术，压力不小

角色解读

  • 可向AI后端架构师方向发展，负责更复杂的Agentic系统设计
  • 可深入机器学习工程领域，成为MLOps或AI平台专家
  • 也可转向技术管理岗位，带领团队交付AI产品
  • 开发并维护AI应用的后端服务，包括API设计、数据库交互和业务逻辑实现
  • 构建Agentic应用的核心后端，如工具调用、工作流编排、任务规划及状态管理
  • 与数据科学团队协作，将机器学习模型和原型转化为生产级服务
  • 负责Kubernetes部署、CI/CD流水线及Grafana监控，保障服务可靠运行
  • 扎实的Python后端开发能力，熟悉RESTful API设计和分布式系统原理
  • 熟练使用PostgreSQL、OpenSearch，能进行数据建模和查询优化
  • 具备Kubernetes容器部署经验和CI/CD工具（如Jenkins）使用能力
  • 了解LLM/RAG等AI应用技术，能与数据科学家有效沟通

申请策略

  • 提前了解SAP的业务线（如企业云、AI解决方案），在面试中展示对产品的兴趣
  • 准备好讲述一个将模型落地为生产服务的完整案例
  • 突出Python后端开发经验，特别是高并发、分布式系统的项目案例
  • 强调Kubernetes部署和CI/CD实践，展示工程化能力
  • 如有LLM/RAG或Agent相关项目，浓墨重彩描述
  • 体现与数据团队合作经历，证明跨职能沟通能力
  • 学习LangChain、LlamaIndex等Agent开发框架，掌握RAG常见模式
  • 补强Kubernetes运维技能，如Helm、Istio等

面试指南

  • 先描述项目背景和约束，再讲技术选型和方案，最后总结结果和反思
  • 回答协作问题时，强调清晰沟通、原型到生产的转化流程、以及通过监控验证效果
  • 对技术问题，给出具体场景和解决步骤，展示动手能力
  • 介绍一个你设计过的后端系统架构，如何保证可扩展性和可靠性？
  • 如何在Kubernetes上部署一个有状态服务？遇到过哪些坑？
  • 你如何与数据科学家协作，将模型集成到生产环境？
  • 对LLM应用中的RAG有什么理解？如何评估检索质量？
  • 谈谈你使用PostgreSQL优化慢查询的经历

职位点评

70
综合评分

外企大厂，AI前沿技术栈，成长空间大，但薪资不具爆发性，WLB中等偏上。

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
适合重视技术成长、追求外企稳定工作环境、对AI应用充满热情的开发者。
表现最好
成长发展
相对薄弱
薪资福利
薪资福利55
成长发展88
工作生活68
使命价值75

薪资福利

55较低

薪资未披露，但外企福利普遍较好。作为大公司，薪酬稳定，但相比互联网大厂可能略低。

薪资信号未披露（AI估算：25K-45K/月）

成长发展

88较高

职位涉及AI前沿技术，学习成长机会突出，公司文化强调持续学习和个人发展。

技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、Kubernetes、PostgreSQL、OpenSearch、LLM、RAG、Agentic、Jenkins、Grafana
成长机会Constant learning、skill growth、personal development、grow and succeed
业务类型ambiguous

工作生活

68中等

公司强调灵活工作模式和身心健康，但具体到本岗位仍需现场办公为主，通勤和加班情况未知。

工作模式混合式弹性办公
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
工作生活平衡health and well-being、wellbeing、flexible working models

使命价值

75中等

SAP使命是让世界更高效运转，工作影响全球客户，具有社会价值。AI应用也处于创新前沿。

行业发展稳定成熟行业
社会影响正向社会影响力较高
使命信号help the world run better、create a better world、unleashing all talent
创新程度积极采用新技术

思爱普 的其他在招职位

相似职位推荐

Watch Jobs