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晓天衡宇-java开发工程师-标注平台
晓天衡宇-java开发工程师-标注平台
发布于 15 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公后端开发
后端开发
Agent Framework
Ai工程化
Harbor
Llm
分布式系统
值不值得投
76综合评分
综合评分 76
前沿AI数据标注平台开发，技术栈新，成长性好，但WLB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
2万
比后端开发中位数低
发布情况
新岗位 · 昨天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 2790 个在招 · 其中后端开发 75 个
市场机会
选择面较广
杭州 · 后端开发 · 约 160 个在招
职位详情
关于这个职位
负责阿里巴巴全模态智能标注平台的后端架构设计与核心功能开发，支持LLM、图像、视频、音频数据的高并发处理与流转
参与研发基于LLM的智能标注引擎，构建Agent框架以提升人机协同效率
建设代码与Agentic数据专项工具链，集成并二次开发开源框架，打造专业化的数据生产环境
最低要求
扎实的Java工程底座：2年以上开发经验，精通Java技术栈，深入理解JVM原理、多线程并发编程及分布式系统设计
熟练掌握Spring Boot/Cloud、MyBatis等主流框架，具备大型Web应用或平台型系统的架构设计与调优经验
AI工程化与Agent开发能力：熟悉LLM应用开发范式，有LangChain/LlamaIndex/AutoGen等Agent框架实战经验者优先
理解Prompt Engineering、RAG、Function Calling等核心技术，能将AI能力转化为稳定的工程服务
代码/Agent生态认知：对代码大模型数据生产有深入理解，熟悉Harbor、SWE-Agent、OpenCode、Aider等代码Agent/IDE插件框架者优先
有ACM/ICPC竞赛背景或开源社区代码贡献经历者加分
全栈与系统思维：具备良好的前后端协同意识，了解React/Vue等前端技术及Python数据处理生态
能从业务痛点出发，独立拆解技术方案并推动落地
综合素质：对大模型数据质量有极致追求，具备优秀的逻辑思维、跨团队沟通协作能力及快速学习新技术的能力
工作职责
全模态标注平台架构建设：负责面向LLM、图像、视频、音频的全模态智能标注平台后端架构设计与核心功能开发，支撑海量数据的高并发处理、流转与质量管控，保障数据供给的稳定性与扩展性
AI Native智能标注引擎研发：设计并实现基于LLM/多模态模型的自动标注、预标注及质检链路
构建标准化的Agent Framework，开发并持续迭代面向垂域场景（如RLHF、SFT、Code Generation）的标注子Agent，提升人机协同效率
代码与Agentic数据专项能力建设：主导Code/Agentic类复杂数据的标注工具链建设，集成Harbor、SWE-Agent、OpenCode等开源框架并进行二次开发与适配，构建支持代码执行验证、多步推理轨迹采集的专业化数据生产环境
优先资格
有ScaleAI、SurgeAI、Labelbox等数据平台开发或使用经验
有RLHF/SFT数据标注平台、大模型评测平台开发经验
熟悉Kubernetes、Docker容器化部署及GPU资源调度
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 技术栈前沿，涉及LLM、Agent等AI热点领域
- 平台型项目，技术深度与广度兼具，能积累复杂系统经验
- 公司平台大，资源丰富，有良好的技术氛围与学习机会
- 技术要求高，需要快速学习AI新技术并工程化落地
- 项目复杂度高，涉及跨团队协作与多方沟通
- 数据标注领域竞争激烈，需持续跟进技术发展
- 适合有扎实Java基础、对AI工程化感兴趣、追求技术深度与平台影响力的开发工程师
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 从高级开发工程师向架构师发展，深耕平台架构与AI工程化
- 向AI领域专家发展，专注于大模型数据标注与Agent技术
- 参与核心平台建设，提升技术影响力与团队协作能力
- 负责全模态标注平台后端架构设计与核心功能开发，支撑海量数据处理
- 研发基于LLM的智能标注引擎，构建Agent Framework以提升人机协同效率
- 建设代码与Agentic数据专项工具链，集成开源框架并二次开发
- 精通Java技术栈及分布式系统设计，熟悉Spring Boot/Cloud等框架
- 熟悉LLM应用开发与Agent框架，如LangChain/AutoGen等
- 具备全栈思维，了解前端技术及Python数据处理生态
申请策略
- 关注阿里巴巴在AI数据标注领域的最新动态与技术博客
- 准备展示跨团队协作、沟通能力及解决业务痛点的案例
- 突出Java分布式系统开发经验，如高并发处理、架构设计
- 展示LLM或Agent相关项目经历，包括框架使用与工程化实践
- 强调代码Agent、数据平台开发或ACM/开源社区贡献经历
- 深入学习LangChain/AutoGen等Agent开发框架及Prompt Engineering
- 提升RAG、Function Calling等AI核心技术应用能力
- 了解Harbor、SWE-Agent等代码Agent工具及容器化部署
面试指南
- 使用STAR法则描述项目经验，突出技术选型与架构决策
- 结合具体技术点解释如何解决业务问题，如高并发、数据质量
- 强调业务驱动与技术落地的平衡，展示系统思维
- 请介绍一个你设计过的分布式系统架构，如何保证高并发与扩展性？
- 你对LLM应用开发有什么经验？如何将AI能力转化为稳定的工程服务？
- 如何设计一个智能标注平台的质检链路？请结合Agent框架说明
- 在代码Agent开发中，如何集成开源框架并进行二次开发？
- 如何确保数据标注的质量和效率？
职位点评
薪资福利80
成长发展85
工作生活60
使命价值75
薪资福利
80较高
薪资具有市场竞争力，福利体系完善，但JD未披露具体薪资数字。
薪资信号未披露（AI估算：1.5千–2.5万/月）
成长发展
85较高
涉及前沿AI技术，有技术成长空间，但JD未提及晋升路径。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Java、LLM、Agent、Spring Boot、分布式系统
业务类型ambiguous
工作生活
60中等
未明确办公模式，互联网行业可能工作强度较高，但未提及具体WLB信号。
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
AI数据标注是新兴领域，行业前景好，但社会影响力一般。
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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