联影医疗
软件开发工程师（全栈)CRI(J16562)
软件开发工程师（全栈)CRI(J16562)
发布于 6 天前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公全栈开发
全栈开发
CI/CD
全栈开发
大模型
推荐系统
值不值得投
72综合评分
综合评分 72
上海联影全栈开发，LLM推荐或高并发ToB双方向，硕士门槛、AI工程化前沿
从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
3.5万
比全栈开发中位数高
发布情况
正常在招 · 5 天前发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
88 个在招
市场机会
选择面较广
上海 · 全栈开发 · 77 个在招
职位详情
关于这个职位
联影医疗CRI全栈开发工程师，两个方向可选：基于大语言模型的推荐系统开发，或ToB高并发应用前后端开发与AI工程化落地
要求硕士学历，熟悉React+TypeScript与主流后端语言，有K8s、CI/CD与大模型项目经验加分
最低要求
【岗位一】
硕士及以上学历，计算机及相关专业
熟悉至少一种主流机器学习框架（TensorFlow/Pytorch/XGBoost），了解各组件内部原理，能够从源码级别解决各种疑难问题的能力
熟悉python, django, mysql, ElasticSearch、Redis、Kafka、RocketMQ等相关技术
有较强的业务与技术敏感度及前瞻性，能都敏锐捕捉行业发展方向，并结合实际业务情况，准确做出架构预判及设计
【岗位二】
计算机相关专业硕士学历，1-3年ToB系统开发经验
优秀者可放宽学历要求
熟练使用React+TypeScript开发高可维护性前端组件
掌握Java/.NET/Python至少一种后端语言，具备高并发服务开发能力
熟悉Linux系统运维与基础Shell脚本编写
工作职责
【岗位一】
负责基于大语言模型的推荐系统的设计和开发工作
针对多业务推荐场景下的架构抽象和流程优化，并支持大规模的机器学习优化
主导技术难题攻关，持续提升核心系统的高处理性能，保证系统的安全、稳定、快速运行
【岗位二】
负责ToB高并发应用的前后端开发、架构设计及性能优化，保障系统高可用性
参与AI/大模型实验室的集成开发，推动模型能力在业务场景中的落地
改进CI/CD流程，优化工程化部署与交付效率
跟踪前沿技术，探索高并发架构与AI工程化结合的实践
优先资格
【岗位二】技术能力及加分项：
熟悉Redis/Kafka等分布式技术及高并发优化方案
掌握Docker容器化部署，具有K8s实践经验
熟悉Jenkins/GitLab CI等自动化工具，能独立搭建CI/CD流水线
参与过AI/大模型项目，熟悉PyTorch/TensorFlow等框架
AI 洞察
优缺点分析
优点
- AI与医疗影像结合的前沿场景
- 全栈+AI复合技能市场竞争力强
- 技术栈现代
- 双岗位意味着方向可能被调剂
- 医疗业务领域学习成本
- 有ToB全栈经验、想切入AI工程化的硕士工程师
缺点 / 挑战
- 高并发系统稳定性压力大
角色解读
- 可向架构师或AI工程负责人发展
- 医疗AI工程化经验在行业内稀缺
- 方向一做LLM推荐系统设计与大规模机器学习优化
- 方向二做ToB高并发前后端开发、AI落地与CI/CD工程化改进
- React+TypeScript前端与Java/Python后端全栈能力
- 分布式中间件与高并发优化
- 机器学习框架源码级理解
申请策略
- 明确表达意向岗位方向，准备一个性能优化前后对比案例
- 突出高并发项目架构方案、AI或大模型落地经历、前端组件库与CI/CD建设成果
- 深入LLM应用开发与RAG实践，补齐K8s生产实践经验
面试指南
- 用架构图与指标讲系统设计
- 用案例展示源码级排查能力
- 用效率数据说明工程化改进
- 如何设计高可用ToB系统架构
- LLM推荐系统与传统推荐的差异
- 线上疑难问题如何源码级排查
- CI/CD流水线如何优化交付效率
- 复习分布式与LLM工程化要点，梳理项目性能数据，了解联影数字化业务场景
职位点评
薪资福利72
成长发展84
工作生活55
使命价值72
薪资福利
72中等
AI全栈岗薪酬中上，JD未披露具体薪资福利。
薪资信号未披露（AI估算：2.5千–4.5万/月）
成长发展
84较高
大模型与高并发工程化双前沿，技术成长空间大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、PyTorch、K8s
成长机会跟踪前沿技术
业务类型profit_center
工作生活
55较低
JD未提及办公模式，互联网式研发节奏可能偏快。
工作模式未明确
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
72中等
AI服务医疗影像业务，价值较高。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度积极采用新技术
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