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AI全栈开发工程师（交易）(J15086)
AI全栈开发工程师（交易）(J15086)
发布于 9 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
Agent开发
Langgraph
Llm
微服务架构
值不值得投
72综合评分
综合评分 72
前沿AI技术驱动、全栈独立交付、高成长潜力、工作强度待确认
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
3.3万
比全栈开发中位数低
发布情况
正常在招 · 9 天前发布
市场机会
选择面较广
北京 · 全栈开发 · 84 个在招
职位详情
关于这个职位
负责基于LangGraph等框架开发AI Agent系统，涵盖Prompt工程与工具调用
同时承担后端（Python/Go）与前端（React/Vue）的全栈独立交付
需结合AI Coding工具优化工作流，并具备深厚的Java/MySQL及分布式架构功底，推动产品从Demo到上线全流程落地
最低要求
精通Java，掌握数据结构、设计模式、IO、集合、多线程并发
熟悉JVM内存管理、GC机制，拥有JVM实战调优经验，深入理解Spring、MyBatis底层原理
精通MySQL、Redis，可完成慢SQL排查分析与优化
了解RPC原理，精通分布式、微服务架构，可独立完成微服务拆分与架构改造，熟练使用分布式缓存、消息队列
扎实前端基础，精通HTML5、CSS3、JS/TS、ES6+，熟悉浏览器事件循环、DOM渲染、内存机制
熟练Vue3/React任一框架，吃透响应式、虚拟DOM、Diff等核心原理
熟练Webpack/Vite项目构建优化，掌握代码分割、Tree Shaking、懒加载等工程化能力
熟悉HTTP/HTTPS、跨域、鉴权、XSS/CSRF等安全防护，掌握响应式布局与H5、小程序适配开发
工作职责
Agent产品开发：基于LangGraph/LlamaIndex/AutoGen等框架设计开发Agent系统，负责Prompt工程、上下文管理、工具调用、记忆机制等核心模块
全栈工程交付：在后端（Python/Go/Node.js）、前端（React/Vue）或客户端独立完成开发，保障代码质量、测试覆盖与可观测性，推动产品从Demo到上线
AI Coding实践：深度使用Claude Code/Cursor等工具，优化AI开发工作流，跟踪MCP协议、Spec-driven开发等前沿技术并落地
技术研究与交付：跟踪Agent技术前沿，输出设计文档，从需求到上线全流程负责
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 处于AI Agent应用落地的前沿，技术栈新颖，成长空间大
- 强调全栈独立交付，能极大提升个人工程能力和产品视野
- 公司处于C轮后阶段，业务相对稳定，且重视AI技术创新
- 提供先进的AI Coding工具支持，有助于提升工作效率
- AI Agent领域变化迅速，需要持续跟踪前沿技术并保持竞争力
- 独立负责从Demo到上线全流程，对项目管理和问题解决能力要求高
- 适合技术基础扎实、热爱新技术、具备极强自驱力和全栈能力的资深开发者
缺点 / 挑战
- 要求精通Java又熟悉Python/Go及前端，技术广度要求极高，学习压力大
- 传统后端架构与新兴AI技术的融合可能存在兼容性和稳定性挑战
角色解读
- 向AI应用架构师方向发展，深耕Agent生态与大模型应用落地
- 晋升为高级全栈工程师或技术专家，主导复杂系统的设计与重构
- 转向技术管理岗位，带领团队进行AI产品的快速迭代与交付
- 利用LangGraph等框架构建AI Agent应用，处理Prompt工程和记忆机制
- 独立负责前后端全栈开发，将AI能力集成到产品中并保证上线质量
- 探索并落地AI辅助编程工具（如Cursor），优化研发效能
- 维护现有Java/Go后端架构，进行性能优化和微服务治理
- 扎实的计算机基础，精通Java及JVM调优，熟悉分布式微服务架构
- 全栈开发能力，熟练掌握React/Vue前端框架及Python/Go后端语言
- 对AI Agent技术有深入理解，能使用LangChain/LangGraph等主流框架
- 数据库优化能力，精通MySQL/Redis及SQL调优
申请策略
- 准备一个完整的AI Agent Demo或相关项目，展示你的端到端交付能力
- 面试前研究转转的业务场景，思考AI如何赋能其二手交易流程
- 突出全栈项目经验，展示从前端到后端再到部署的完整闭环能力
- 重点描述在Java/Go后端的高并发处理、JVM调优及微服务架构设计经验
- 如果有AI Agent、LLM应用开发或Prompt Engineering的相关项目经历，务必详细列出
- 强调使用AI工具（如Cursor）提升开发效率的具体案例和数据
- 深入学习LangGraph、LlamaIndex等Agent开发框架的原理与实践
- 巩固React/Vue的高级特性及性能优化技巧，确保前端工程化能力
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）回答项目经验类问题
- 对于技术问题，先阐述原理，再结合实际场景说明应用，最后给出优化方案
- 强调数据驱动的思维，用具体指标（如响应时间、准确率、效率提升百分比）证明成果
- 展现对新技术的敏锐度和学习能力，说明如何快速掌握并落地新框架
- 请详细介绍你使用LangGraph或类似框架构建Agent的经历，遇到的最大挑战是什么？
- 如何在Java和Python混合的技术栈中保证系统的稳定性和性能？
- 请解释一下JVM垃圾回收机制，并举例说明如何进行JVM调优
- 你是如何利用AI工具（如Cursor）优化开发流程的？效果如何量化？
职位点评
薪资福利75
成长发展90
工作生活50
使命价值60
薪资福利
75中等
作为C轮后互联网企业，薪资水平通常高于市场平均，但JD未明确具体薪资范围，福利细节也未提及，整体补偿性动机满足度良好但不确定。
薪资信号未披露（AI估算：2.5千–4.0万/月）
成长发展
90较高
职位深度涉及AI Agent前沿技术和全栈独立交付，技术栈极具挑战性且处于行业风口，对个人技能成长和职业天花板提升有极大帮助。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LangGraph、LlamaIndex、AutoGen、Agent、Prompt Engineering、MCP、Cursor、Claude Code
业务类型profit_center
工作生活
50较低
JD未提及弹性工作或远程办公，且要求独立负责全流程交付，暗示工作强度可能较高，WLB信号不明确，存在一定压力。
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
60中等
二手交易平台具有循环经济的社会价值，结合AI技术提升效率，具有一定的积极意义，但JD未强调强烈的社会使命感。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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