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AI全栈开发工程师（架构）(J15172)
AI全栈开发工程师（架构）(J15172)
发布于 2 天前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公后端开发
后端开发
Llm Application
Prompt Engineering
Rag
值不值得投
80综合评分
综合评分 80
大厂核心后端岗，聚焦AI大模型落地与研发效能提升，技术成长性强，工作强度适中偏上
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
与后端开发中位数基本持平
发布情况
新岗位 · 2 天前发布
市场机会
选择面较广
北京 · 后端开发 · 约 500 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位负责转转核心中间件（如MQ）的建设与系统架构设计，重点推进大模型能力（RAG、Agent等）在业务系统中的工程化落地
同时，通过引入AI工具优化研发全流程效能，要求具备扎实的Java功底及高并发系统设计经验
最低要求
-5 年 Java 开发经验，具有扎实的 Java 功底，了解 JVM 原理，具备较好的 Java IO、多线程、网络等方面的编程能力
熟悉 Spring MVC、Spring Boot、MyBatis 等主流开源框架
熟悉 MySQL 数据库，对查询优化有一定经验，对索引的使用及原理有深入认识
熟悉 Linux 平台下常用命令操作，具备根据日志迅速定位问题并解决问题的能力
有大规模高并发互联网应用的设计和开发经验，熟悉常规的分布式架构，熟悉缓存、消息队列等开源中间件，对优秀开源软件的源码有心得者优先
理解大模型应用开发范式，熟悉 Prompt 工程、RAG、Agent / Function Calling 等常见方案，有 AI 应用服务端落地经验者优先
对大模型技术演进保持关注，能主动将 AI 能力落地到业务场景，具备较好的沟通能力，思路清晰，善于思考，能独立分析和解决问题
有强烈的责任心和团队合作精神，良好的抗压能力，心态积极，能主动融入团队
工作职责
作为团队核心研发人员，参与 MQ 等中间件的推进和系统建设
参与系统需求分析与设计，负责完成核心代码编写，接口规范制定
参与 AI 能力的工程化落地：将大模型能力（RAG、Agent、工具调用）与现有业务系统和中间件打通，负责服务端方案设计与核心实现
结合 AI 提升研发效能：在需求分析、编码、测试、排障等环节引入 AI 工具，沉淀团队级实践与使用规范
有“代码洁癖”和极客精神
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 接触前沿的大模型应用落地（RAG/Agent），技术栈新颖且具有竞争力
- 需要平衡传统后端稳定性与AI新技术的不确定性，对系统设计和代码质量要求极高
- 喜欢钻研底层原理、对AI工程化感兴趣、追求代码质量的资深后端工程师
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 向AI工程化专家或系统架构师方向发展，成为连接传统后端与大模型应用的桥梁型人才
- 负责核心中间件（如MQ）的系统建设与维护，保障高并发场景下的稳定性
- 深入掌握Java生态（JVM、多线程、Spring全家桶），具备分布式架构设计能力
申请策略
- 准备展示你对‘代码洁癖’的理解，以及在项目中如何通过技术手段提升研发效能的具体案例
- 突出高并发系统设计经验，详细列举AI项目落地案例（特别是RAG/Agent相关）
- 深入学习LangChain/LlamaIndex等框架，强化Prompt工程和向量数据库相关知识
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）描述项目经历，重点突出技术选型的理由、遇到的挑战及量化成果
- 请分享一个你主导的高并发系统优化案例，你是如何定位瓶颈并解决的？
- 在大模型应用中，如何处理RAG检索中的噪声和幻觉问题？
- 如何将AI工具集成到现有的CI/CD流程中以提升团队效率？
- 谈谈你对JVM内存模型的理解，以及在实际开发中如何避免内存泄漏？
- 复习Java核心知识点（并发、JVM），梳理AI应用开发的技术栈，准备1-2个完整的AI落地项目复盘
职位点评
薪资福利85
成长发展92
工作生活60
使命价值75
薪资福利
85较高
作为C轮后巨头企业，提供具有市场竞争力的薪资和完善的福利体系，满足补偿性动机。
薪资信号市场水准 (2.5千–4.5万/月)
成长发展
92较高
职位深度涉及大模型工程化落地，技术前沿性强，能提供极高的技能成长空间。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Java、Spring Boot、MySQL、RAG、Agent、Prompt Engineering、LLM
业务类型profit_center
工作生活
60中等
互联网大厂通常伴随一定的工作强度，但JD强调‘代码洁癖’和极客精神，可能意味着更关注产出质量而非单纯时长。
工作模式未明确
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
75中等
通过AI提升研发效能，直接改善团队工作流程，具有一定的内部价值和社会意义。
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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