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企业智能事业部-AI应用研发工程师-杭州
企业智能事业部-AI应用研发工程师-杭州
发布于 大约 3 小时前普通员工/个人贡献者
杭州市
中级经验
全职员工
仅现场办公
本科
机器学习工程
Agent Workflow
Aiops
Llm
Mcp
Prompt Engineering
Rag
分布式系统
AI 估算 · 25k–45k
AI应用技能稀缺，大厂平台加持，薪资处于市场中上水平。
职位详情
关于这个职位
该职位是阿里巴巴企业智能事业部的AI应用研发工程师，主要负责数字办公领域的AIOps产品与智能办公基础设施的研发
你将深度参与LLM应用开发，利用Prompt Engineering、RAG、Agent Workflow等技术构建智能应用，解决实际业务问题
岗位要求3年以上开发经验，熟悉分布式系统和大模型应用，适合希望在大平台实践AI落地的技术人才
最低要求
本科及以上学历，计算机、软件工程、人工智能或相关理工科专业，3 年及以上 JavaScript / Java / Python 开发经验，具备扎实的计算机基础、优秀的逻辑分析能力及良好的沟通协作能力
精通 JavaScript / Java / Python 中至少一种开发语言，熟悉常用设计模式及面向对象设计思想
熟练掌握 IO、集合、多线程、网络通信等核心基础，熟悉 TCP/IP、HTTP 等网络协议，并具备分布式系统、高并发、高可用、大规模数据处理等场景的实践经验
具备良好的系统设计与架构能力，熟悉缓存、消息队列、负载均衡、配置中心等常见中间件，以及 MySQL 等主流数据库的原理与应用
熟悉 LLM 等大模型应用开发，具备 Prompt Engineering、RAG、MCP、Agent Workflow 等 AI 应用构建能力
具备扎实的数据结构与算法基础，具有良好的工程化思维和问题解决能力
关注 AI 技术发展趋势，具备较强的学习能力、自驱力及技术热情
工作职责
负责数字办公领域音视频、云打印等 AIOps 方向产品与平台能力建设，同时参与 IT 智能柜、机器人配送等智能办公基础设施的研发与落地
负责研究新技术，将新技术引入到产品之中，提升产品质量和系统性能
深入业务一线，洞察并抽象业务核心需求，持续挖掘 AI 赋能场景，推动方案从需求分析、技术设计到落地验证的全链路闭环，创造可量化、可感知的业务价值
基于工程化实践，编排与集成 LLM 及其他 AI 算法能力，构建面向业务场景的智能应用，解决复杂业务问题，持续提升业务效率与技术能力
优先资格
具备大型分布式系统或复杂业务系统设计、开发经验者优先
了解模型推理、模型微调或深度学习相关技术，具备 AI 项目落地经验者优先
具备全栈开发能力或开源项目经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 阿里巴巴平台大，资源丰富，能接触海量业务场景和真实AI落地案例
- 团队聚焦AIOps和智能办公，是AI商业化落地的热点方向
- 技术栈现代，涉及LLM、RAG等前沿技术，利于个人技术成长
- 薪资福利有竞争力，大厂背书对职业发展有利
- 涉及业务与技术的结合，需要较强的沟通和需求抽象能力
缺点 / 挑战
- 工作强度可能较高，互联网大厂节奏快，需要适应加班文化
- AI技术迭代快，需持续学习，压力较大
- 适合具有3年以上开发经验，对AI应用开发有热情，喜欢挑战和快速成长的技术人才
角色解读
- 可从AI应用工程师向AI架构师或技术专家方向发展，深化大模型应用与系统设计能力
- 有机会在阿里巴巴内部跨部门流动，接触更多企业级AI场景
- 随着企业智能化需求增长，该领域人才需求旺盛，可向AI产品方向或技术管理方向发展
- 负责数字办公领域AIOps产品研发，包括音视频、云打印等场景的智能化改造
- 参与IT智能柜、机器人配送等智能办公基础设施的研发与落地
- 基于LLM等大模型技术，构建智能应用，编排Prompt、RAG、Agent Workflow等能力解决业务问题
- 深入业务一线，挖掘AI赋能场景，推动需求到落地的全流程闭环
- 精通至少一种编程语言（Java/Python/JavaScript），具备扎实的计算机基础和分布式系统开发经验
- 熟悉LLM应用开发，掌握Prompt Engineering、RAG、MCP、Agent Workflow等主流技术
- 具备系统设计与架构能力，熟悉MySQL、缓存、消息队列等中间件
- 较强的学习能力和自驱力，关注AI前沿发展
申请策略
- 在简历中量化项目成果，如性能提升、成本降低等
- 了解阿里巴巴企业智能事业部的最新业务方向，在面试中展示对AI办公场景的理解
- 突出你在分布式系统、高并发、大规模数据处理等方面的项目经验
- 重点展示LLM应用相关经验，如RAG、Prompt工程、Agent开发等
- 强调你的系统设计能力和架构设计案例
- 如果有开源项目或技术博客，可以提及
- 系统学习LLM应用开发框架，如LangChain、LlamaIndex等
- 深入理解RAG、MCP、Agent Workflow的原理，并动手实践
面试指南
- 对于项目类问题，使用STAR法则：情境、任务、行动、结果，强调个人贡献和技术细节
- 对于设计类问题，先明确需求边界，再给出架构方案，权衡利弊
- 对于开放类问题，展示结构化思考，从业务价值和技术可行性两个维度回答
- 请介绍一个你使用LLM解决实际业务问题的项目，具体技术选型和难点是什么？
- 如何设计一个RAG系统？索引、检索、重排序等环节如何优化？
- 在分布式系统中，如何保证数据一致性和高可用？举例说明你的实践
- 你如何评估并引入新技术到现有产品中？
- 当业务需求不明确时，你怎么挖掘和抽象核心需求？
职位点评
77
综合评分
大厂AI应用研发，前沿技术驱动，成长空间大，但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
适合追求技术成长和前沿AI实践，对工作强度有一定承受力的求职者。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利85
成长发展88
工作生活55
使命价值70
薪资福利
85较高
阿里巴巴作为已上市大厂，提供有竞争力的薪酬和福利，满足求职者对薪资和稳定性的需求。
薪资信号未披露（AI估算：25K-45K/月）
成长发展
88较高
岗位聚焦前沿AI技术，如LLM、RAG等，能大幅提升技能水平，成长空间广阔。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、Prompt Engineering、RAG、MCP、Agent Workflow、MySQL、分布式系统
业务类型ambiguous
工作生活
55较低
职位未明确WLB，阿里巴巴通常工作节奏较快，工作与生活平衡可能较为一般。
工作模式仅现场办公
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
AI应用研发属于高速增长赛道，工作具有创新意义，能为企业智能化转型创造价值。
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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