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ATH事业群-高级 AI 前端工程师（全栈方向）-杭州
ATH事业群-高级 AI 前端工程师（全栈方向）-杭州
发布于 大约 22 小时前普通员工/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框架
Langgraph
Mcp
全栈开发
值不值得投
74综合评分
综合评分 74
高级AI全栈工程师，技术前沿、成长空间大，但工作生活平衡可能一般。
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。
薪资怎么样
40K
比全栈开发中位数高
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 2610 个在招 · 其中全栈开发 13 个
市场机会
选择适中
杭州 · 全栈开发 · 24 个在招
职位详情
关于这个职位
这个职位是阿里巴巴云智能集团的高级AI前端工程师，专注于AI Agent产品的前端架构设计与全栈开发
你需要覆盖Web、桌面端和移动端，确保多端体验一致性，并主导Agent核心架构设计，构建高性能编排引擎，实现复杂任务的自动化
工作涉及AI-Native方案落地，如对话式UI和流式渲染，适合对AI技术有热情的前端开发者
最低要求
本科及以上学历，计算机或相关专业
扎实的计算机基础（数据结构、网络协议、Web 标准、性能优化）
年以上前端开发经验，同时具备后端开发实践，有完整的中大型产品全栈交付案例
精通 TypeScript、React 及现代前端工程化，熟悉响应式布局与多端适配方案
熟练掌握至少一门服务端语言（Node.js / Python / Java / Go），熟悉 RESTful API 或 GraphQL 设计，有数据库使用经验
具有Agent 前沿框架实战经验：需深刻理解并熟练使用当前主流的高阶 Agent 框架（如 LangGraph, PydanticAI, LlamaIndex Workflows, CrewAI, AutoGen, smolagents 等），有源码级定制或彻底重构经验优先
工作职责
负责 AI Agent 产品的前端架构设计与核心交互开发，覆盖 Web、桌面端和移动端，确保多端体验一致性与高品质交付
主导 Agent 核心架构设计，构建基于 Planning/Memory/Tool-use 的高性能编排引擎，实现复杂任务的自动化规划与执行
基于 MCP (Model Context Protocol) 标准构建可扩展工具链，深度优化 Function Calling，实现 Agent 与系统的无缝互通
深度参与 AI-Native 全栈方案设计，落地对话式 UI、流式渲染、Agent 编排、Tool Use、Function Calling 等 AI 交互与服务端集成范式
参与系统架构优化与基础设施建设，关注服务稳定性、可观测性与研发效能提升，推动团队全栈工程化最佳实践
优先资格
熟练掌握 / 强烈优先：
有大模型（LLM）全栈集成实战经验，熟悉流式数据渲染、对话式交互、Generative UI、Agent 编排、向量数据库等等 AI 全栈技术实践者优先
加分项：
开源贡献：作为核心开发者参与知名开源 AI/Agent 项目，或在 GitHub 上有高 Star 相关的开源项目
有云原生开发经验，熟悉 Docker、Kubernetes 或 Serverless 架构
有 MCP / Agent Framework（LangChain、Dify、Coze 等）集成或二次开发经验
参与过 AI-Native 产品从 0 到 1 的完整落地
Harness Engineering 经验
有 Design System / 组件库搭建经验，或具备良好的产品审美与交互感知
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 参与前沿AI Agent产品开发，接触LLM集成、Agent框架等最新技术，技术成长空间大
- 阿里巴巴平台提供大规模业务场景，能积累丰富的全栈开发与系统设计经验
- 全栈方向有助于拓宽技术视野，提升前后端一体化解决问题的能力
- AI技术迭代迅速，需要持续学习新框架和最佳实践，保持技术领先
- 适合有3年以上前端开发经验、对AI技术有热情、追求全栈能力成长的工程师，希望参与创新产品的从0到1构建
缺点 / 挑战
- 全栈开发要求兼顾前后端，可能面临技术深度与广度的平衡挑战
- 在高要求的企业环境中，项目交付压力和代码质量标准较高，需适应快节奏工作
角色解读
- 向AI全栈架构师或技术专家方向发展，深入AI与前端融合技术
- 通过参与大型AI产品项目，积累架构设计经验，向技术管理或资深工程师晋升
- 利用开源贡献和技术分享，提升行业影响力，拓展职业边界
- 负责AI Agent产品的前端架构设计与多端交互开发，确保Web、桌面端和移动端体验一致性
- 主导Agent核心架构设计，构建基于Planning/Memory/Tool-use的编排引擎，实现复杂任务的自动化规划与执行
- 深度参与AI-Native全栈方案落地，集成对话式UI、流式渲染和Agent编排等AI交互模式
- 参与系统架构优化，提升服务稳定性、可观测性与研发效能，推动全栈工程化最佳实践
- 精通TypeScript、React及现代前端工程化，熟悉响应式布局与多端适配方案
- 熟练掌握至少一门服务端语言（如Node.js、Python、Java或Go），具备RESTful API或GraphQL设计经验
- 具有AI Agent框架实战经验，如LangGraph、PydanticAI等，理解Agent编排、Function Calling与MCP协议
- 扎实的计算机基础，包括数据结构、网络协议、Web标准和性能优化
申请策略
- 研究阿里巴巴云智能集团的AI产品方向（如AI Agent、云智能服务），了解业务需求和技术栈
- 准备展示AI全栈项目的演示或案例，突出解决实际问题的思路和技术深度
- 突出3年以上前端开发经验，重点展示React和TypeScript项目的成果与复杂性
- 强调后端实践案例，如Node.js或Python的API开发、数据库使用及全栈交付经验
- 详细描述AI Agent框架实战经历，例如使用LangGraph构建的项目，包括源码级定制或优化
- 如有开源贡献、大型产品落地经验或云原生技能（如Docker、Kubernetes），作为亮点呈现
- 深入学习AI Agent框架（如LangGraph、PydanticAI）源码，提升定制化开发和架构理解能力
- 补充云原生技术知识，如Docker、Kubernetes，以应对加分项要求并增强基础设施技能
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）组织回答，聚焦技术决策、实现细节和业务成果
- 结合具体代码、架构图或性能数据解释技术方案，展示深度理解和实战能力
- 强调跨端开发中的挑战与解决方案，以及全栈集成对系统稳定性的贡献
- 请描述一个你主导的AI Agent前端项目，包括架构设计、技术选型和遇到的挑战
- 你如何理解Agent的Planning/Memory/Tool-use架构？请结合实际经验举例说明
- 在多端适配中，你是如何确保Web、桌面端和移动端体验一致性的？
- 你使用过哪些AI Agent框架（如LangGraph、PydanticAI）？请比较它们的优缺点
- 对于Function Calling的优化，你有哪些实践经验？如何提升Agent与系统的互通效率？
职位点评
薪资福利75
成长发展90
工作生活50
使命价值75
薪资福利
75中等
该职位未明确披露薪资，但作为技术高级岗位，在杭州市场具有中等偏上的薪酬潜力，福利体系可能完善。
薪资信号未披露（AI估算：30K-50K/月）
成长发展
90较高
职位涉及前沿AI技术和全栈开发，提供显著的技能成长机会，适合追求技术深度和广度的求职者。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI Agent、LangGraph、MCP、TypeScript、React、Python
业务类型profit_center
工作生活
50较低
未提及工作模式，可能要求现场办公，工作生活平衡情况未知，需进一步确认。
工作模式未明确
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
75中等
参与AI产品开发，对推动AI技术落地有积极社会影响，行业处于高速增长赛道。
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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