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千问办公-AI 全栈研发工程师-宜搭
千问办公-AI 全栈研发工程师-宜搭
发布于 大约 8 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
Autogen
Go
JavaScript
Llamaindex
Rag
Rocketmq
低代码
Pgvector
值不值得投
75综合评分
综合评分 75
阿里大厂，AI前沿技术栈，薪资面议，工作强度可能较大。
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
与全栈开发中位数基本持平
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 1820 个在招 · 其中全栈开发 12 个
市场机会
选择适中
杭州 · 全栈开发 · 19 个在招
职位详情
关于这个职位
作为阿里巴巴宜搭平台的全栈研发工程师，你将主导AI能力的开发与迭代，包括AI应用生成、数据分析、智能体等，推动低代码平台智能化
工作涉及大模型应用、Agent架构设计、AI编程辅助等，需要全栈技术背景和AI实践经验，适合对AI与低代码结合充满热情的技术人才
最低要求
计算机相关专业，本科及以上学历，2年以上相关领域开发经验
有优秀的编程和算法基础，熟悉Python/Java/Go/C++等主流编程语言
拥有全栈能力，熟悉JavaScript/React/HTML/CSS等客户端技术，对Vibe Coding和软件工程Harness有深入实践和理解
熟悉常见Agent框架（如LangChain、LlamaIndex、AutoGen、Coze、Dify等），对大模型应用开发有实际经验，能够面向大模型构建CLI、MCP Server、Skill、插件等，通过FDE方式推动客户AI场景落地
有低代码/无代码平台、BPM流程引擎、表单引擎、报表工具、企业SaaS等相关产品经验者优先
熟练掌握RocketMQ、Kafka、Redis、Flink等中间件，熟练使用MySQL/PostgreSQL/MongoDB等常见数据库，有实际性能调优经验，了解向量数据库（如Milvus、PGVector、Elasticsearch等）应用
熟悉分布式系统设计，理解微服务架构及其治理体系
对AI技术发展趋势有深刻理解，具备强烈的产品意识和业务洞察力，能够将技术能力转化为业务价值
有优秀的跨团队沟通协作和抗压能力，对新技术充满热情
工作职责
主导宜搭产品AI能力的开发和迭代，包括AI应用生成、AI数据分析、AI智能体（Agent）等，打造面向未来的智能化低代码应用搭建体验
探索AI大模型在低代码/无代码平台中的创新应用，推动「自然语言生成业务应用」的工作方式变革，结合行业客户特点将大模型技术与企业业务场景深度融合
负责宜搭AI Agent系统架构设计与优化，包括任务规划、提示词工程、工具调用、记忆管理、多Agent协同、RAG知识库等核心能力，推动宜搭AI能力以Skill、MCP、CLI等方式接入AI生态，构建开放、可扩展的AI应用开发生态
负责面向开发者和业务人员的AI编程辅助能力，包括自定义页面JSX/连接器/OpenYida扩展的AI生成、代码补全、智能调试测试等，降低宜搭应用开发与扩展门槛
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 阿里巴巴平台，技术氛围浓厚，资源丰富，能接触前沿AI技术
- 岗位涉及AI、低代码等热门领域，技术成长空间大
- 薪资福利优厚，职业发展路径清晰
- 技术栈要求广泛，需要持续学习，保持技术更新
- 跨团队协作多，需要较强的沟通和抗压能力
- 适合对AI技术充满热情，具备全栈能力，愿意在低代码领域深耕，能适应高强度工作的技术人才
缺点 / 挑战
- 工作强度大，可能面临较高压力和加班
角色解读
- 在AI与低代码结合领域深耕，成为技术专家，主导核心模块架构
- 向技术管理方向发展，带领团队负责AI能力整体规划
- 横向拓展至阿里集团其他AI项目，参与更大规模的技术创新
- 负责宜搭产品AI能力的开发，包括AI应用生成、数据分析、智能体等，提升低代码平台的智能化水平
- 探索大模型在低代码领域的应用，推动自然语言生成业务应用，实现工作方式变革
- 设计并优化AI Agent系统架构，包括任务规划、提示词工程、工具调用、RAG知识库等核心能力
- 开发面向开发者的AI编程辅助功能，如代码生成、补全、调试测试，降低开发门槛
- 扎实的编程基础，熟悉Python/Java/Go/C++等语言，具备全栈能力，掌握JavaScript/React等前端技术
- 熟悉主流Agent框架（如LangChain、LlamaIndex等），有实际大模型应用开发经验
- 熟悉分布式系统、微服务架构，掌握常用中间件和数据库，了解向量数据库
- 具备产品意识和业务洞察力，能够将技术转化为业务价值
申请策略
- 了解宜搭产品定位和AI战略，在面试中展示对业务的思考
- 准备项目案例，展示技术如何解决实际问题
- 突出全栈开发经验，尤其是前后端技术栈
- 强调AI项目经历，如Agent开发、大模型应用、RAG等
- 展示低代码或SaaS产品经验，体现业务理解能力
- 提及中间件和数据库优化经验，体现系统设计能力
- 深入学习LangChain等Agent框架，动手实践构建Agent应用
- 熟悉MCP、CLI等AI生态接入方式，了解FDE流程
面试指南
- 使用STAR法则回答行为问题，突出个人贡献和结果
- 技术问题结合项目经验，展示架构设计和问题解决思路
- 对AI趋势问题，展现对行业动态的理解和思考
- 请介绍一个你主导的AI项目，如何设计Agent架构？
- 如何优化大模型应用的性能？
- 你如何理解低代码平台与AI的结合？
- 请描述一次跨团队协作解决技术难题的经历
- 如何设计一个RAG系统？
职位点评
薪资福利85
成长发展90
工作生活40
使命价值70
薪资福利
85较高
阿里巴巴作为大厂，薪资福利优厚，但具体薪资未披露，需面议。
薪资信号面议 (30K-50K/月)
成长发展
90较高
岗位涉及前沿AI技术，技术栈新，成长空间大，但JD未明确晋升路径。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LangChain、LlamaIndex、AutoGen、Coze、Dify、RAG、MCP、CLI
业务类型profit_center
工作生活
40较低
工作地点在杭州，但JD未提及WLB，互联网大厂通常工作强度大。
工作模式仅现场办公
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
70中等
岗位推动低代码智能化，有行业创新意义，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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