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AI全栈开发工程师（供应链）(J15083)
AI全栈开发工程师（供应链）(J15083)
发布于 7 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
Ai Agent
Ai Coding
Langgraph
微服务架构
值不值得投
74综合评分
综合评分 74
前沿AI技术驱动的全栈开发岗，技术成长空间大，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 · 7 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
该职位负责基于LangGraph等框架开发AI Agent系统，涵盖Prompt工程与工具调用等核心模块
同时承担全栈工程交付职责，利用Python/Go及React/Vue等技术栈独立完成从Demo到上线的开发工作，并深度应用AI Coding工具优化研发流程
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
- 接触前沿的AI Agent技术栈，如LangGraph、AutoGen及MCP协议，技术视野领先
- 强调AI Coding实践，有助于提升个人开发效率和代码质量
- 全栈独立交付模式，能全面提升工程能力和产品思维
- 公司处于C轮后阶段，业务相对稳定，平台资源较好
- AI领域变化迅速，需持续跟踪前沿技术并保持高强度学习
- 传统Java技能与新兴AI技术结合，需平衡技术债务与创新探索
- 适合具备扎实全栈基础、对AI应用有浓厚兴趣、追求技术前沿且能独立承担责任的资深开发者
缺点 / 挑战
- 技术栈跨度大，需同时精通Java后端与前端框架，学习压力大
- 独立负责全流程交付，对项目管理、沟通协作及抗压能力要求较高
角色解读
- 向AI应用架构师方向发展，深耕Agent技术与大模型应用落地
- 成为全栈技术专家，主导复杂系统的架构设计与性能优化
- 转向技术管理岗位，带领团队进行AI产品的快速迭代与创新
- 基于LangGraph等框架设计和开发AI Agent系统，处理Prompt工程和记忆机制
- 独立承担全栈开发任务，包括后端（Python/Go）和前端（React/Vue）的代码实现与交付
- 引入AI Coding工具（如Cursor）优化开发工作流，提升研发效率
- 跟踪AI技术前沿，负责从需求分析到产品上线的全流程技术落地
- 扎实的Java后端基础，精通JVM调优、Spring生态及分布式微服务架构
- 精通前端技术栈，包括Vue3/React框架原理、工程化构建及浏览器内核机制
- 熟悉数据库优化（MySQL/Redis）及中间件使用
- 具备AI Agent开发经验，熟悉LangGraph、LlamaIndex等框架及Prompt工程
申请策略
- 准备详细的项目案例，重点说明如何解决复杂的技术难题及AI落地的具体效果
- 了解转转的业务模式及供应链场景，思考AI技术在其中的应用场景
- 突出Java后端与前端框架的深度掌握，展示大型项目架构设计经验
- 重点描述AI相关项目经历，特别是Agent开发、Prompt优化及LLM应用落地案例
- 强调全栈独立交付能力，展示从需求到上线的完整闭环经验
- 提及使用AI工具提升开发效率的实践，体现技术敏锐度
- 深入学习LangGraph、LlamaIndex等AI Agent框架的原理与实践
- 掌握Prompt Engineering技巧及向量数据库的使用
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）描述项目经历，突出技术难点和解决方案
- 对于架构类问题，从整体设计思路、技术选型依据、优缺点分析及最终效果多维度回答
- 对于AI技术问题，结合具体场景说明技术应用的必要性和实际价值
- 展现持续学习的态度和方法，举例说明如何快速获取和应用新知识
- 请详细介绍你设计的AI Agent系统架构，如何处理上下文管理和记忆机制？
- 在微服务架构中，你是如何进行服务拆分和性能优化的？遇到过哪些挑战？
- 如何评价和使用AI Coding工具（如Cursor）？它们对你的开发流程产生了什么影响？
- 请解释Vue3或React的核心原理，如响应式机制或虚拟DOM Diff算法
职位点评
薪资福利75
成长发展85
工作生活60
使命价值70
薪资福利
75中等
作为C轮后互联网大厂，薪资水平在北京地区具有竞争力，但JD未明确具体福利细节。
薪资信号未披露（AI估算：2.5千–4.0万/月）
成长发展
85较高
职位涉及大量前沿AI技术和全栈独立交付，对个人技术成长和技能拓展有显著促进作用。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LangGraph、LlamaIndex、AutoGen、AI Agent、MCP、Cursor、Claude Code
业务类型profit_center
工作生活
60中等
JD未明确提及WLB或加班情况，但全栈独立交付和前沿技术跟踪可能带来一定工作压力。
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
70中等
通过AI技术优化供应链效率，具有一定的行业应用价值和社会意义，但JD未强调社会使命。
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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