阿里健康-AI Native 工程师（Java 后端方向）-杭州/北京

优缺点分析

角色解读

• 技术专家路线：深耕AI辅助开发与大型分布式系统架构，成为团队的技术核心与AI工程化实践的引领者
• 技术管理路线：凭借出色的独立交付与协作能力，逐步承担更复杂系统的架构设计或带领小团队攻克技术难题
• 前沿领域拓展：深入AI Infra、大模型应用（如RAG、Agent）等方向，成为医疗AI领域的资深技术专家
• 使用Cursor、Claude Code等AI编程工具作为核心生产力，独立完成从需求分析、系统设计到编码、部署的全流程端到端产品交付
• 深度参与AI医疗健康产品的从0到1构建，负责服务端架构设计与实现，并负责性能优化与质量保障
• 探索和建立团队的AI-Native开发规范与最佳实践，推动开发模式的革新
• 扎实的Java工程基础与分布式系统实战能力，熟悉常用中间件（MySQL, Redis, MQ）和架构设计
• 深度使用AI编程工具（Cursor, Claude Code等），具备稳定的Agent化工作流，并能阐述其方法论与边界
• 强烈的产品思维与Ownership意识，能独立拆解需求，并对交付质量与稳定性全负责

申请策略

• 深入研究阿里健康的核心业务（如医药电商、医疗AI服务）和技术博客，了解其技术栈与挑战，在面试中展现你的思考
• 准备时，重点思考“AI帮了你什么”和“AI目前还帮不了你什么”，这个问题的答案是该岗位考察的核心
• 重点突出一个完整的“独立交付”案例，清晰描述你在其中的角色、技术决策、遇到的挑战及AI工具在哪些环节提升了效率
• 明确列出你熟练使用的AI编程工具（Cursor、Claude Code等）及具体的使用场景和心得，体现你的“AI-Native”工作流
• 详细描述你在分布式系统设计、性能优化、高可用保障方面的实战经验与具体成果
• 系统化梳理和深化对主流AI编程工具的使用，思考如何将其与软件工程方法论（如需求分析、测试、代码审查）深度结合
• 可以尝试构建一个小型的、端到端的个人项目（如一个简单的Agent应用），并在README中记录AI在开发各环节的作用，作为案例
• 复习和巩固Java并发编程、JVM调优、分布式事务等高级后端知识，确保能应对深度技术面试

面试指南

• 对于案例问题，采用STAR法则：清晰描述情境(S)、任务(T)、你采取的行动(A，特别是AI的使用方式)、以及可量化的结果(R)
• 对于设计类问题，从需求分析、概要设计（核心模块、技术选型、数据模型）到详细设计（接口、关键流程）逐步展开，并说明权衡取舍
• 对于方法论问题，结合实践，从工具选择、Prompt工程、代码审查、测试策略等多个维度来阐述你的系统性思考
• 请详细介绍一个你独立主导交付的项目，重点说明你在哪些环节使用了AI工具，带来了怎样的效率提升或质量改变？
• 你如何理解“AI-Native开发”？在你的实践中，遇到的最大挑战是什么？
• 请设计一个中等复杂度的后端系统（如一个简单的订单或Agent调度服务），并阐述你的架构选型和关键设计点
• 在AI辅助生成代码的场景下，你如何保证代码的质量、安全性和可维护性？
• 如果让你负责建立团队的AI-Native开发规范，你会从哪几个方面入手？