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乌鸫科技-应用研发工程师（全栈）-廉正
乌鸫科技-应用研发工程师（全栈）-廉正
发布于 9 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
Langgraph
Rag
Spring Ai
全栈开发
值不值得投
76综合评分
综合评分 76
AI应用全栈岗，技术前沿成长空间大，聚焦合规业务智能化，WLB情况未明。
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
2.8万
比全栈开发中位数低
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 2870 个在招 · 其中全栈开发 18 个
市场机会
选择适中
杭州 · 全栈开发 · 38 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位聚焦阿里巴巴廉正合规业务的智能化建设，基于大模型与Agent平台进行AI应用的全栈开发
你将独立负责业务模块的前后端开发、Agent能力接入与业务Skill实现，推动从需求设计到上线迭代的全流程，助力调查与预防场景的智能化升级
最低要求
计算机、软件工程、人工智能或相关专业本科及以上学历，3年以上软件研发经验
具备扎实的编程基础、良好的编码习惯，以及调试和问题定位能力
具备前后端全栈研发能力，有独立交付完整业务功能模块的经验：后端熟悉Java、Python等至少一门语言，能独立完成服务与接口开发
前端熟悉TypeScript/JavaScript，掌握React、Vue等至少一种主流框架，能独立完成界面开发与前后端联调
理解大模型与AI Agent的基本工作方式，并有上层应用实践经验：了解工具调用、RAG、上下文管理、多轮对话等概念，能基于现有平台完成能力接入、应用开发和问题排查
具备业务Skill编写与调试能力：理解触发条件、指令结构、工具与资源组织等基本机制，有实际编写经验，能将边界清晰的业务任务实现为可运行、可验证的Skill
能理解业务问题，在既定架构下独立完成模块设计、开发、验证与迭代，对交付质量负责
遇到不明确或不合理的需求，能主动沟通并提出建议
具备良好的沟通协作能力，能够与产品、业务及技术团队共同推进任务
对AI在真实业务中的应用有兴趣，愿意持续学习，并通过实践和反馈改进实现
工作职责
需求理解与模块设计：理解业务场景与需求目标，在既定架构下完成模块级技术设计和任务拆解，主动澄清模糊点，识别实现中的风险与依赖
模块级全栈开发：负责业务模块的前后端开发与联调，包括业务页面、表单与列表、数据查询与提交、后端业务逻辑及接口实现
根据场景接入平台提供的Agent、工具调用等能力，实现对话、流式输出、结果展示和人机协同操作等AI交互，保证模块功能完整、体验良好、运行稳定
业务Skill开发：将业务流程组织为可复用的Skill，编写任务指令、配置工具与知识资源，验证触发条件和执行结果
结合业务接口开发，完成Agent与业务系统的集成
效果验证与持续优化：围绕典型业务任务构建和维护验证用例，分析任务完成率、工具调用正确性、结果可追溯性及响应耗时，定位并改进Prompt、上下文、Skill、工具接口和应用代码中的问题
协作与生产落地：与产品、业务、算法、测试等团队协作，推进模块上线与迭代
落实数据权限、敏感信息保护和操作审计要求，为关键操作设置必要的人工确认，并持续关注和解决生产环境中的性能与稳定性问题
优先资格
有基于LangGraph、Spring AI、AgentScope等AI应用框架或同类平台开发业务应用的经验，具备其中一种实践经验即可
有工具调用、工作流编排或MCP工具接入经验者优先
有RAG、向量检索、知识库或记忆系统的应用开发与优化经验
有AI应用或Skill的效果评测经验，能够设计验证用例、分析失败原因并推动改进
有AI应用前端开发经验，熟悉流式响应处理、工具执行状态展示、人机协同确认等交互实现
有前端工程化或数据可视化经验
有权限控制、敏感数据处理、操作审计或企业内部系统集成经验
有开源贡献、个人项目或技术博客，能够展示实际开发成果与技术思考
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 处于AI应用落地的核心赛道，能积累大模型、Agent、RAG等前沿技术的实战经验，技术壁垒高
- 依托庞大的业务场景与数据资源，能接触到真实且复杂的业务痛点，项目含金量高
- 全栈开发模式有助于构建完整的系统思维，提升从需求到上线的全链路交付能力
- AI应用的效果调优（如Prompt、Skill设计）存在不确定性，需要不断试错和迭代，对业务理解要求高
- 廉正合规业务对数据权限、敏感信息保护和操作审计要求极严，开发时需兼顾安全与体验
- 适合具备扎实全栈基础、对AI大模型应用有浓厚兴趣，且能在复杂业务场景中保持严谨逻辑的开发者
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 纵向可成长为AI应用架构师或技术专家，深入大模型应用落地与复杂系统架构设计
- 横向可向AI产品经理或业务负责人转型，结合对合规业务的深刻理解，驱动智能化业务创新
- 负责廉正合规业务场景下的AI应用全栈开发，包括前后端页面、接口及业务逻辑实现
- 基于现有Agent平台接入大模型能力，开发业务Skill，实现对话、流式输出等AI交互功能
- 进行模块级技术设计、效果验证与持续优化，确保AI应用在生产环境的稳定性与准确性
- 扎实的前后端全栈开发能力，熟练掌握Java/Python后端及TypeScript/React/Vue前端技术栈
- 深入理解大模型与AI Agent的工作机制，具备工具调用、RAG、上下文管理等上层应用实践经验
- 具备业务Skill编写与调试能力，能将复杂业务流程转化为可执行的AI指令与工具编排
申请策略
- 提前了解阿里巴巴廉正合规业务的基本逻辑，思考AI如何赋能调查、预防等场景，面试时展现业务思考
- 突出全栈项目经验，特别是独立交付完整业务模块的经历，展示前后端联调与架构设计能力
- 详细列出AI应用或Agent开发经验，如RAG、工具调用、Skill编写等，最好有具体落地案例或数据指标
- 强调在合规、安全、权限控制或企业内部系统集成方面的经验，契合廉正业务的安全要求
- 深入学习LangGraph、Spring AI等主流AI应用框架，掌握工作流编排与MCP工具接入
- 提升AI应用前端交互开发能力，如流式响应处理、工具执行状态展示等，优化用户体验
面试指南
- STAR法则：情境(Situation) -> 任务(Task) -> 行动(Action) -> 结果(Result)，重点突出技术选型、难点攻克和最终收益
- 结构化表达：先说核心思路/架构，再展开具体实现细节，最后总结复盘与优化点
- 请介绍一个你独立负责的全栈项目，你是如何进行模块设计并保证前后端联调效率的？
- 在AI Agent应用中，你是如何处理工具调用失败或大模型幻觉问题的？
- 针对廉正合规这种对数据安全要求极高的场景，你在系统设计和代码实现上会做哪些特殊处理？
- 请描述你编写业务Skill的经验，如何验证和优化Skill的执行效果？
- 准备1-2个AI应用落地的完整案例，包括遇到的Bad Case及优化Prompt/Skill的过程
- 复习大模型应用相关的基础概念（如RAG原理、Agent架构），并了解在合规领域的公开实践
职位点评
薪资福利80
成长发展90
工作生活50
使命价值75
薪资福利
80较高
全栈加AI应用岗位，薪资具备市场竞争力，但作为生态公司，福利体系可能与正编略有差异。
薪资信号未披露（AI估算：2千–3.5万/月）
成长发展
90较高
岗位聚焦大模型与Agent应用落地，技术栈前沿，能深度参与AI赋能真实业务场景，技术成长空间极大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI Agent、RAG、LangGraph、Spring AI、Java、Python、React、TypeScript
成长机会愿意持续学习、通过实践和反馈改进实现
业务类型cost_center
工作生活
50较低
JD未明确提及工作模式与WLB相关信息，无法准确判断工作强度与通勤情况。
工作模式未明确
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
75中等
廉正合规业务有助于维护企业健康生态，具备一定的正向价值，且处于AI应用落地的创新赛道。
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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