酷澎
Staff Back-end Engineer [L6-1] (Business Support and Innovation)
Staff Back-end Engineer [L6-1] (Business Support and Innovation)
发布于 35 分钟前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公后端开发
后端开发
Langgraph
Llm
Multi-Agent
云计算
分布式系统
后端开发
机器学习
值不值得投
67综合评分
综合评分 67
前沿AI技术栈、核心业务系统、技术成长机会大，但WLB和薪资未明确。
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
40K
与后端开发中位数基本持平
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 290 个在招
市场机会
选择面较广
上海 · 后端开发 · 约 190 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位是酷澎供应链自动化团队的高级后端工程师，负责设计和开发基于LLM的Multi-Agent系统，实现库存订货自动化
需要Java/Python技能和大规模分布式系统经验，推动AI技术在电商运营中的应用，提升供应链效率
最低要求
主导基于 LLM/多模态模型的 Multi-Agent 系统架构设计与核心开发，涵盖长周期托管型 Agent、沙箱执行环境、分层上下文管理、持久化存储及 Function Calling 编排等核心工程问题
具备复杂 Agent/RAG 系统从方案设计到线上落地的端到端交付经验
熟悉 Memory、Long Context、Planning、Tool Use 等前沿方向，能快速完成论文到工程的转化落地
熟悉一种以上AI开发框架，包括 LangChain/LangGraph/Deerflow/Claude Code/Hermes 等主流 Agent 框架，具备高并发、高可用的后端架构设计能力
熟练掌握 Java/Python，具备大规模分布式系统设计与上线经验
理解异步、并发、幂等、限流等工程基础，对代码质量与系统可维护性有较高要求
良好的工程架构基本功，对常见的设计模式有深入的理解，有一定的开源框架源码能力
工作职责
主导基于 LLM/多模态模型的 Multi-Agent 系统架构设计与核心开发，涵盖长周期托管型 Agent、沙箱执行环境、分层上下文管理、持久化存储及 Function Calling 编排等核心工程问题
具备复杂 Agent/RAG 系统从方案设计到线上落地的端到端交付经验
熟悉 Memory、Long Context、Planning、Tool Use 等前沿方向，能快速完成论文到工程的转化落地
熟悉一种以上AI开发框架，包括 LangChain/LangGraph/Deerflow/Claude Code/Hermes 等主流 Agent 框架，具备高并发、高可用的后端架构设计能力
熟练掌握 Java/Python，具备大规模分布式系统设计与上线经验
理解异步、并发、幂等、限流等工程基础，对代码质量与系统可维护性有较高要求
良好的工程架构基本功，对常见的设计模式有深入的理解，有一定的开源框架源码能力
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 技术栈前沿，涉及LLM和Multi-Agent等新兴技术
- 参与核心业务系统，直接影响公司供应链运营效率
- 公司平台资源丰富，提供全球化视野和成长机会
- 技术难度高，需要快速学习AI新领域并工程化落地
- 适合有扎实后端基础、对AI技术充满热情、喜欢解决复杂工程问题的高级工程师
缺点 / 挑战
- 系统复杂，维护和迭代压力大，对代码质量要求高
- 可能面临高并发、稳定性和分布式系统挑战
角色解读
- 成为AI系统架构专家，深入LLM和Agent技术领域
- 晋升为技术负责人或架构师，负责更大规模系统
- 在电商供应链和AI应用领域积累专业影响力
- 设计和开发基于LLM的Multi-Agent系统，实现库存订货自动化
- 主导系统架构设计，处理沙箱执行、上下文管理等核心工程问题
- 交付复杂Agent/RAG系统，从方案到线上落地
- 精通Java/Python编程和大规模分布式系统设计
- 熟悉LLM和Multi-Agent系统架构及前沿方向
- 掌握AI开发框架如LangChain/LangGraph，具备高并发后端架构能力
- 良好的工程架构基本功和设计模式理解
申请策略
- 研究酷澎的供应链业务和技术栈，准备针对性案例
- 面试中展示技术深度和解决问题的思路，准备架构设计讨论
- 突出Java/Python项目经验，尤其是大规模分布式系统案例
- 展示LLM、Agent系统或AI框架相关的实践经历
- 强调系统架构设计和端到端交付能力
- 深入学习LLM和Agent框架（如LangChain），关注Memory、Planning等方向
- 提升系统架构设计能力，复习设计模式和分布式系统原理
- 了解电商供应链业务知识，增强领域理解
面试指南
- 使用STAR法则描述项目背景、行动和结果
- 结合理论知识和实际工程经验回答技术问题
- 展示系统思维，从架构、可维护性和性能角度分析问题
- 如何设计一个支持长周期托管的Multi-Agent系统？
- 在分布式系统中如何保证Agent状态的一致性和持久化？
- 你如何优化LLM应用在高并发场景下的性能？
- 请描述一个你主导的复杂系统开发经验，遇到哪些挑战？
- 你对AI在电商供应链中的应用有什么理解？
职位点评
薪资福利60
成长发展85
工作生活50
使命价值75
薪资福利
60中等
职位未披露具体薪资和福利，补偿性动机满足程度一般。
薪资信号未披露（AI估算：30K-50K/月）
成长发展
85较高
涉及前沿AI技术，提供技能成长机会，但未提及明确晋升路径。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Java、Python、LLM、LangChain、LangGraph
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
JD未提及工作模式和WLB，生活化动机满足程度不确定。
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
公司使命明确，处于高速增长行业，社会影响力中等。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
使命信号Our mission to build the future of commerce
创新程度积极采用新技术
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