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阿里云智能-AI架构及后端工程师-杭州
阿里云智能-AI架构及后端工程师-杭州
发布于 大约 2 小时前普通员工/个人贡献者
杭州市
高级经验
全职员工
仅现场办公
本科
后端开发
Asr
Rag
Tts
低延迟
后端开发
大模型
高并发
实时流式
AI 估算 · 30k–50k
阿里云高级工程师，大模型方向稀缺，薪资竞争力强，参考杭州市场水平。
职位详情
关于这个职位
该职位是阿里云智能集团下，负责构建企业级多语言内容智能化平台的后端工程师，核心方向包括大模型调用、Agent编排、文档解析与多模态翻译
你将参与从技术方案设计到端到端开发的全过程，直面高并发、低延迟的工程挑战，与产品、算法团队紧密合作，将前沿技术落地为真实客户使用的产品
适合有大模型应用经验、追求技术深度和业务影响力的工程师
最低要求
一、经验与年限
年以上应用开发经验，参与过完整的应用项目开发
有大模型应用或AI Agent方向的实际项目经验，做过真正上线并被用户使用的功能
二、AI与大模型专业能力
熟悉主流大模型的调用方式与能力边界，清楚它们在什么问题上可靠、在什么问题上不可靠
有工具调用（Function Calling）、多步任务编排、提示词与上下文设计的实践经验
了解检索增强生成与向量检索的基本原理及适用场景
有过用数据判断模型效果好坏的经验，而不是只靠个别例子下结论
三、工程能力
能独立负责多个技术模块或全部模块，并参与团队内或跨团队项目
能够理解复杂度适中的业务需求和技术需求的关联性，做出合理的技术选型判断，独立完成产品功能或相应SDK的技术方案设计
具备高并发、流式处理场景下的后端开发经验，理解低延迟服务的常见优化手段（如异步、缓存、背压、连接与资源隔离）
能负责一个大型项目的子模块开发职责，对技术领域基本原理有深刻理解，具备一定技术攻坚能力，能解决单点复杂技术问题和工单
具备较强的风险意识，能准确识别、暴露风险，并推动风险得到有效解决
四、稳定性与研发安全生产
具备较强的研发安全生产意识，熟悉所负责子模块、子系统以及横向关联部分的安全生产风险及预防措施，能够处置和恢复较复杂的安全和稳定性故障
在所负责子模块、子系统的全链路研发流程中（需求理解、设计、测试、发布、运维）严格遵循研发安全生产规范，保障系统的安全和稳定
具备参与研发安全演练的技术能力
五、业务理解与协作
熟悉系统使用场景，能根据业务场景设计系统的能力、抽象功能需求、优化性能
对关联业务、业务发展、行业产品有基本了解，正确认知所在技术模块的业务定位
具备和业务或团队内外上下游产品的互动能力，能主动理解任务/需求与团队和项目其他人工作之间的关系
熟悉技术领域相关的前沿信息渠道，能形成研究文档沉淀并在团队中进行技术分享
英语能熟练阅读技术文档
初步具备中等复杂度项目的管理能力
工作职责
一、技术方案设计
参与客户需求的收集与分析，明确所负责模块的技术目标、范围和交付成果
在方案评审中完成产品功能及相应 SDK 的技术方案设计，做出合理的技术选型判断
二、技术实现
独立负责一个或多个技术模块的设计、编码与功能实现，方向包括大模型调用链路、Agent 任务编排、文档解析与格式还原，以及图片/音视频等多媒体内容的翻译处理（语音转写、字幕生成、语音合成）
参与实时翻译链路相关模块的开发，在高并发、低延迟场景下保障链路的吞吐、响应速度与稳定性
提供高质量的代码产出和文档沉淀，提交代码前完成自测，积极参与推动 Code Review
承担开发中和部署后的维护与迭代，包括值班 oncall、升级工单处置、bug 排查、问题诊断、翻译效果改善、性能和成本优化
具备技术攻坚能力，能解决单点复杂技术问题，例如某类文档的翻译效果不达标、实时场景下的延迟抖动、低概率出现的稳定性问题、单条链路的响应速度优化
三、基础服务开发
参与团队共性技术能力的建设，如模型接入层、提示词管理、效果评测工具等，持续提升团队的研发效率和质量
四、技术洞察与研究
跟踪大模型与 Agent 领域的技术进展，形成研究文档沉淀并在团队内进行技术分享
了解同类产品的核心技术指标与优劣势差异，理解我们所处的位置
通过 POC、产品经理等内外部渠道理解客户诉求，结合技术理解形成自己的判断
五、项目管理
参与团队内或跨团队项目，主动理解自己的任务与团队其他人工作之间的依赖关系
具备较强的风险意识，能准确识别、暴露风险并推动风险得到有效解决
初步具备中等复杂度项目的管理能力
优先资格
加分项：图片/音视频翻译、语音识别（ASR）与语音合成（TTS）、字幕生成、实时流式与低延迟优化、多语言处理相关经验
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 技术前沿：聚焦大模型与Agent方向，处于行业风口，个人技术成长快
- 业务价值：参与企业全球化核心产品，直接服务客户，成就感强
- 薪资福利：阿里薪资福利有竞争力，股票期权等长期激励
- 技术复杂度：涉及高并发、低延迟、多模态等复杂技术，对综合能力要求高
- 适合有3年以上后端经验，对大模型应用有实际项目经验，追求技术深度和业务影响力，能适应高强度工作的工程师
缺点 / 挑战
- 平台优势：阿里云作为国内云计算龙头，提供海量资源和真实业务场景，技术挑战大
- 工作强度：互联网大厂节奏快，可能面临加班和oncall压力
- 竞争压力：大模型领域人才竞争激烈，需持续学习保持领先
角色解读
- 技术专家路线：深耕大模型应用与Agent架构，成为领域专家，主导复杂系统设计
- 架构师路线：积累大规模分布式系统经验，向系统架构师方向发展
- 管理路线：逐步承担团队管理职责，从技术骨干走向技术管理者
- 负责大模型调用链路、Agent任务编排、文档解析与多模态翻译等核心模块的设计与开发，直接支撑企业级多语言内容平台
- 参与实时翻译链路开发，优化高并发、低延迟场景下的系统吞吐和稳定性
- 负责系统维护与迭代，包括oncall值班、bug排查、性能与成本优化，并参与技术方案评审与Code Review
- 跟踪大模型与Agent技术前沿，进行技术分享和POC验证，推动团队技术能力提升
- 扎实的后端开发经验，熟悉Java/Go/C++等语言，具备高并发、流式处理系统设计能力
- 深入理解大模型调用、Function Calling、提示词工程、RAG等AI应用技术，有实际项目经验
- 具备系统稳定性意识，熟悉研发安全规范，能处理复杂故障
- 良好的沟通协作能力，能与产品、算法、工程团队紧密配合，具备一定的项目管理能力
申请策略
- 了解阿里云国际化业务和AI产品线，在面试中展示对业务的理解
- 准备一个完整的项目案例，从需求到上线，突出技术决策和效果
- 突出大模型应用或Agent项目的实际落地经验，强调上线效果和用户反馈
- 展示高并发、流式系统的设计优化案例，量化性能指标
- 强调技术攻坚能力，如解决复杂延迟抖动、稳定性问题
- 体现跨团队协作和项目管理能力
- 补充ASR/TTS、多模态处理相关经验，可学习相关开源项目
- 深入研究RAG、Agent编排框架，如LangChain、LlamaIndex
面试指南
- STAR法则：描述背景、任务、行动、结果，突出技术难点和量化成果
- 技术决策：说明选型理由、对比方案、权衡取舍
- 问题解决：展示分析过程、排查步骤、最终解决方案
- 请介绍一个你主导的大模型应用项目，包括架构设计、技术选型和效果评估
- 如何设计一个低延迟、高并发的实时翻译服务？
- 在Agent任务编排中，如何处理模型调用失败或超时？
- 如何评估大模型翻译效果？你用什么指标？
- 如何保障系统的稳定性？请举例说明你处理过的故障
职位点评
75
综合评分
阿里云AI架构及后端工程师，技术前沿、薪资优厚，但工作强度大，WLB一般。
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。
更适合这类人
适合追求技术前沿、渴望快速成长、能接受高强度工作的求职者。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利80
成长发展90
工作生活40
使命价值85
薪资福利
80较高
阿里云提供有竞争力的薪资和福利，但具体薪资未披露，需面议。
薪资信号面议 (30K-50K/月)
成长发展
90较高
职位聚焦大模型与Agent前沿技术，提供大量技术挑战和成长机会，团队鼓励技术分享。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈大模型、Agent、Function Calling、RAG、ASR、TTS、实时流式
成长机会技术分享、研究文档沉淀
业务类型profit_center
工作生活
40较低
职位要求oncall值班，可能面临加班，工作地点在杭州，未提及弹性办公。
工作模式仅现场办公
办公地点科技园/产业园
加班情况JD含高强度暗示词
使命价值
85较高
职位致力于帮助企业全球化，消除语言障碍，具有较高的社会价值和行业前景。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
使命信号让语言不再成为任何一家企业走向世界的边界
创新程度积极采用新技术
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