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瓴羊-AI应用研发工程师-杭州
瓴羊-AI应用研发工程师-杭州
发布于 大约 4 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公人工智能
人工智能
Llamaindex
Rag
向量数据库
微服务
值不值得投
70综合评分
综合评分 70
技术驱动型岗位，成长性极高，能接触LLM/Agent前沿与平台工程，但WLB需自行了解确认。
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
33K
比人工智能中位数低
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 2480 个在招 · 其中人工智能 约 160 个
市场机会
选择面较广
杭州 · 人工智能 · 约 190 个在招
职位详情
关于这个职位
负责阿里巴巴云智能集团大模型应用开发平台的核心研发，设计并实现可视化Agent编排、RAG检索增强系统及模型网关等关键模块
该岗位要求精通AI编程工具链（如Cursor、Qoder），并主导平台国际版的架构设计与稳定性保障，致力于提升全球化场景下的AI应用开发效能与系统可靠性
最低要求
基础素质：计算机相关专业本科及以上学历，2年以上开发经验
具备极强的自驱力，对AGI技术趋势有敏锐洞察
AI工具链实战：精通 AI 编程工作流，熟练掌握 Cursor、Qoder、OpenCode 等主流智能开发工具
○ 深入理解 Qoder 的Agentic模式，能利用其进行仓库级上下文理解与复杂任务自主执行
○ 习惯使用 Cursor 进行快速原型开发与上下文感知编程
○ 具备灵活组合多种AI工具解决实际工程问题的能力
核心技术栈：
○ 精通 Python/Java，熟悉异步编程、多线程及内存管理
○ 熟练掌握 LangChain/LlamaIndex，深入理解Transformer架构
○ 有 Agent平台 实战经验，精通向量数据库（Milvus/ES）、混合检索及重排序算法
架构能力：熟悉微服务、容器化（K8s）及云原生架构
有高并发、大规模分布式系统设计经验者优先
工作职责
平台架构与研发：负责大模型应用开发平台的核心架构设计与开发，构建可视化Agent编排引擎、RAG检索增强系统及模型网关，解决高并发下的性能瓶颈
Agent生态建设：设计通用的Agent开发范式，封装工具调用、记忆模块及规划能力
整合LangChain等框架，建立Prompt工程最佳实践与评估体系
AI原生研发效能：熟练运用 Cursor、Qoder、OpenCode 等AI编程工具进行全链路研发，利用仓库级理解与任务自动分解能力（Agentic Coding），主导复杂模块的自动化生成与重构，显著提升交付效率
全球化支持：主导平台国际版建设，设计支持多语言、多时区调度及海外数据合规的系统架构，优化全球网络环境下的推理路由与加速方案
稳定性保障：负责生产环境的运维保障，建立监控告警与容灾机制，确保大模型应用系统在高负载下的稳定高效运行（SLA达标）
优先资格
加分项：有Coze/Dify二次开发经验、出海项目经验或GitHub高星AI开源项目者
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 能直接参与和主导业界领先的大模型应用平台建设，技术栈非常前沿（Agent， RAG， LLM）
- 在大型平台上工作，有机会处理高并发、全球化等复杂工程问题，技术成长空间大
- 岗位强调使用AI工具（Cursor， Qoder）提升效能，符合未来研发趋势，个人技能可快速迭代
- 背靠大平台资源，在云计算和AI领域有深厚的积累和广阔的应用场景
- 岗位涉及全球化系统设计与部署，需要考虑多语言、数据合规、网络复杂性等，系统复杂度高
- 作为平台研发，需要平衡功能创新与系统稳定性，在高并发下保障SLA达标，责任重大
- 适合对AI应用平台开发有浓厚兴趣，具备扎实的工程能力（特别是分布式系统），乐于探索和运用新技术（尤其是AI工具）来解决复杂问题的2-5年经验开发者
缺点 / 挑战
- 技术更新速度极快，需要持续学习LLM、Agent、AI工具链等最新知识，有持续学习的压力
角色解读
- 技术专家路线：深耕AI平台架构，成为大模型应用领域的架构师或技术专家
- 技术管理路线：在积累丰富经验和项目管理能力后，可向技术经理或团队负责人方向发展
- 前沿探索路线：持续跟进AGI技术演进，参与更前沿的AI基础设施或算法平台研发
- 负责设计和开发大模型应用平台的核心架构，包括Agent编排引擎和RAG系统
- 构建并优化AI原生研发工具链，利用Cursor、Qoder等智能工具提升团队开发效率
- 主导平台的国际化建设，处理多语言、数据合规及全球部署等复杂工程挑战
- 保障生产环境系统的高可用性与稳定性，建立监控和容灾体系
- 需要精通Python/Java，并深入理解异步、多线程等高级编程概念
- 必须熟练掌握LangChain/LlamaIndex等AI框架，并有向量数据库和检索系统的实战经验
- 要求具备微服务、容器化（K8s）等云原生架构设计能力和高并发系统经验
- 必须能够熟练使用Cursor、Qoder等AI编程工具，并理解其Agentic工作模式
申请策略
- 面试前，深入了解阿里巴巴云智能集团在AI和云计算方面的战略布局与产品
- 准备一个自己使用AI工具解决复杂工程问题的深度案例，这将是面试的重要加分项
- 重点突出在AI/LLM领域的项目经验，特别是涉及Agent、RAG、向量检索等实际落地案例
- 详细描述使用AI编程工具（Cursor， Copilot等）提升研发效率的具体实践和成果
- 列举参与或设计的微服务、K8s相关高并发系统架构项目，说明自己的技术深度
- 如有出海项目或处理过数据合规的经验，务必明确写出
- 系统学习和实践LangChain、LlamaIndex等主流AI应用框架，理解其设计哲学
- 深入钻研Agent相关概念与实现范式（如ReAct），并尝试用Cursor/Qoder等工具完成Agent开发
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）来组织技术项目回答，突出个人贡献和技术深度
- 回答架构设计问题时，先阐述整体设计思想，再分模块讨论技术选型、扩展性和可维护性
- 对于框架理解问题，不仅要说明“是什么”，更要解释“为什么用”和“如何用好”，结合项目经验
- 请介绍一个你利用AI编程工具（如Cursor）完成复杂模块开发或重构的具体案例
- 如果让你设计一个支持多租户、可插拔的Agent编排引擎，你会如何考虑架构？
- 如何构建一个高并发、高可用的RAG检索增强系统？有哪些关键的技术挑战和解决方案？
- 你对LangChain或LlamaIndex的理解有多深？在项目中如何进行选型和定制？
- 在负责平台国际化时，你会如何处理多时区调度和海外数据合规的问题？
职位点评
薪资福利65
成长发展95
工作生活45
使命价值70
薪资福利
65中等
作为已上市的头部科技公司岗位，薪资福利体系在市场上应具备一定竞争力，但JD未明确披露具体薪资和福利细节。
薪资信号未披露（AI估算：25K-40K/月）
成长发展
95较高
该岗位要求掌握LLM、Agent、RAG等前沿技术栈，并要求熟练运用新一代AI编程工具进行研发，技术成长空间极大，且项目涉及平台架构和全球化，能带来系统性工程能力的提升。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LangChain、LlamaIndex、Agent、RAG、向量数据库、Cursor、Qoder、Agentic Coding、Kubernetes
业务类型profit_center
工作生活
45较低
JD未明确提及工作模式（远程/混合/现场）、办公地点细节或任何WLB相关信号，无法判断工作生活平衡情况。
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
70中等
岗位属于人工智能和云计算赛道，是当前技术发展的核心领域，具有较高的行业成长性。但JD未阐述具体的业务使命或社会价值。
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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