Nagarro
Staff Engineer(AI Developer)
Staff Engineer(AI Developer)
发布于 4 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公人工智能
人工智能
Api开发
Azure Devops
CI/CD
Copilot Studio
Llm
Openai
对话式Ai
值不值得投
79综合评分
综合评分 79
外企背景、前沿AI技术栈、成长空间大，适合渴望在LLM应用落地方向深耕的开发者。
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。
薪资怎么样
4万
比人工智能中位数高
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
20 个在招
市场机会
选择面较广
上海 · 人工智能 · 约 330 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位主要负责基于Copilot Studio及Claude、OpenAI等大语言模型平台进行AI应用的开发、集成与扩展
你需要构建对话式AI流程、插件及后端系统集成，并负责相关API开发与CI/CD流水线建设，以支持亚太区企业的AI工具落地
最低要求
年以上软件开发经验，具备Copilot Studio或类似对话式AI平台的实际项目经验
具备多平台AI开发经验，或有强烈意愿使用Claude、OpenAI等LLM工具进行开发
精通Python、C#或JavaScript编程语言，具备API开发经验
具备DevOps实践经验，熟悉CI/CD流水线（如GitHub Actions、Azure DevOps）
必须具备技能：Python（精通）、CoPilot Studio
工作职责
Copilot Studio开发：为企业用例开发、定制和扩展Copilot Studio解决方案
构建对话式AI流程、插件及与后端系统的集成
优化基于Copilot的应用程序的性能、用户体验和可靠性
多平台AI开发：为未来的AI工具（包括但不限于Claude、OpenAI或其他LLM平台）设计和实现解决方案
创建抽象层以实现AI提供商之间的无缝切换
关注新兴AI技术并评估其适用性
应用与API开发：开发与AI服务集成的应用程序和API
应用DevOps实践进行部署、监控和生命周期管理
与产品和关键利益相关者团队合作交付新的AI功能
CI/CD与代码质量：构建和维护AI应用的CI/CD流水线
编写干净、可测试且文档完善的代码
参与代码审查和技术设计讨论
优先资格
熟悉Azure DevOps套件
熟悉LangChain或类似的Agent框架
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 处于AI应用落地的核心赛道，能够深度接触Copilot Studio及主流LLM，积累前沿的AI工程化经验
- 技术栈现代，涵盖大模型集成、Agent框架（LangChain）及DevOps，有利于打造复合型技术壁垒
- 具备扎实后端开发基础，对大语言模型应用和对话式AI有浓厚兴趣，且希望在外企环境中主导AI工程化落地的技术人才
缺点 / 挑战
- 跨国企业平台，负责亚太区的AI工具开发，视野广阔且具备较高的业务影响力
- AI技术迭代极快，需要持续学习并评估各类新兴LLM和Agent框架的适用性，学习压力较大
- 跨平台AI开发需要处理不同模型提供商的API差异与抽象层设计，对系统架构能力要求较高
角色解读
- 纵向可晋升为AI技术专家或首席架构师，主导亚太区AI技术战略与工具选型
- 横向可向AI产品经理或技术管理岗转型，负责AI产品线的商业化落地与团队管理
- 负责基于Copilot Studio及各类大语言模型（如Claude、OpenAI）构建企业级AI应用和对话式AI流程
- 开发并维护与AI服务集成的后端API，设计抽象层以支持多模型平台的无缝切换
- 搭建并优化AI应用的CI/CD流水线，确保代码质量与自动化部署
- 扎实的Python编程能力，以及C#或JavaScript经验，熟练掌握API开发
- 熟悉Copilot Studio或类似对话式AI平台的开发、定制与集成
- 掌握DevOps工具链（如Azure DevOps、GitHub Actions），具备CI/CD流水线建设经验
申请策略
- 准备一份关于“如何设计多模型抽象层”或“Copilot Studio企业级应用架构”的技术分享或博客，面试时展示
- 突出Python编程能力及API开发经验，展示过往项目中高并发或复杂业务逻辑的处理能力
- 详细列举参与过的Copilot Studio、LLM集成或对话式AI项目，说明具体贡献与业务成果
- 强调DevOps实践经验，如使用Azure DevOps或GitHub Actions搭建CI/CD流水线的具体案例
- 提前熟悉LangChain等Agent框架，了解如何构建多步骤推理和工具调用的AI Agent
- 深入学习各大LLM（如Claude、OpenAI）的API特性、Prompt Engineering及模型微调基础
面试指南
- 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）回答项目经验，重点突出技术选型、架构设计和最终的业务收益
- 对于架构设计问题，先阐述设计原则（如高内聚低耦合、接口隔离），再结合具体代码或流程图说明实现细节
- 请描述你使用Copilot Studio或类似平台开发对话式AI的经验，遇到过哪些技术挑战？
- 如果需要在多个LLM（如Claude和OpenAI）之间切换，你会如何设计API抽象层？
- 在AI应用中，你是如何保证代码质量并实现自动化部署的？请分享你的CI/CD实践经验
- 对于LangChain或类似的Agent框架，你有哪些了解或实际应用经验？
- 提前体验并熟悉Copilot Studio的官方文档和基础操作，了解其插件机制和后端集成方式
- 复习Python异步编程、API设计最佳实践以及Azure DevOps/GitHub Actions的核心配置
职位点评
薪资福利80
成长发展90
工作生活65
使命价值75
薪资福利
80较高
跨国企业且为AI热门方向，薪资预计处于市场中上水平，福利体系相对完善。
薪资信号未披露（AI估算：3千–5万/月）
成长发展
90较高
岗位涉及前沿LLM集成与Copilot Studio开发，技术栈极具前瞻性，个人技术成长空间巨大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、CoPilot Studio、Claude、OpenAI、LLM、LangChain、Azure DevOps、CI/CD
成长机会Stay current with emerging AI technologies and evaluate their applicability
业务类型ambiguous
工作生活
65中等
JD中未明确提及办公模式与WLB相关信息，无法准确判断工作生活平衡程度，需面试时进一步确认。
工作模式未明确
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
75中等
推动企业级AI工具落地，赋能亚太区业务，具有较高的技术使命感与行业前瞻性。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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