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千问办公-AI研发工程师-杭州
千问办公-AI研发工程师-杭州
发布于 2 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
Ai Agent
Crm
Go
Llm
Mcp
供应链
分布式系统
高并发
值不值得投
80综合评分
综合评分 80
前沿AI技术栈、大厂平台、业务复杂度高、WLB一般
从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
4.0万
比后端开发中位数高
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 4910 个在招 · 其中后端开发 约 150 个
市场机会
选择面较广
杭州 · 后端开发 · 约 240 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位负责千问办公CRM与供应链产品线的研发，深入理解客户经营、销售流程等业务场景
主要职责包括推动系统智能化升级，建设AI工程体系（上下文管理、任务编排等），以及核心交易链路的架构设计与稳定性保障
需将AI能力融入业务系统，提升复杂任务的执行效率与交付质量
最低要求
具备扎实的计算机基础与服务端工程能力，熟练掌握 Java、Python、Go 中至少一门语言，具备三年以上核心系统研发经验，熟悉分布式系统、高并发交易链路及高可用架构
具备 CRM、ERP 或供应链系统（销售管理、CPQ 配置报价、订单履约、库存计划等）的实际研发经验，理解企业级业务建模，能够将复杂业务规则抽象为清晰、可演进的领域模型与系统方案
具备 AI 应用或 Agent 的实际项目经验，理解大模型能力边界，熟悉上下文工程、工具调用、MCP、任务编排等技术，能够结合 CRM/供应链业务场景完成技术选型与方案落地
有将 AI 能力嵌入业务系统的生产实践者优先
理解 AI 系统的工程化挑战，认同 Harness Engineering 理念，能够通过执行环境设计、自动化测试、效果评估及反馈机制保障交付质量，确保 AI 参与的报价、审批等关键链路的确定性与可回溯性
熟悉 AI Native 的产品研发流程，能够将 AI 能力融入需求分析、方案设计、编码、测试及持续迭代，具备任务拆解、人机协作与质量验证能力
有相关项目实践者优先
具备良好的业务理解与跨团队协作能力，能独立负责关键模块或项目
有钉钉/千问办公生态、企业服务或 SaaS 产品经验者优先
工作职责
参与千问办公 CRM 与供应链产品线的研发，深入理解客户经营、销售流程、配置报价与采购履约等业务场景，推动 CRM 与供应链系统的产品体验创新与智能化升级
负责 CRM 及供应链领域 AI 应用与 Agent 产品的技术落地，整合模型、数据与业务工具能力（如商机洞察、智能配置单、询价报价、订单履约链路），将复杂业务流程转化为可交付、可持续进化的产品
建设 CRM/供应链领域的 AI 工程体系，围绕上下文管理、任务编排、工具调用（MCP）及业务效果评估，持续提升配置报价、审批流转、库存与交付等复杂任务的完成质量与执行效率
负责核心交易链路的架构设计与稳定性保障，建设高可用的配置/报价/订单服务，支撑多组织、多计价模式的规模化业务增长
协同产品、算法及行业团队推进项目交付，沉淀 CRM 与供应链领域可复用的领域模型与技术组件，通过业务效果与客户反馈驱动产品演进
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 接触前沿的AI+业务落地场景，技术栈先进（LLM、Agent、MCP）
- 依托阿里平台，资源充足，业务规模大
- 业务逻辑复杂（CRM/供应链），需深入理解企业级业务
- 有3年以上服务端经验，对AI应用落地感兴趣，且具备一定业务理解能力的工程师
缺点 / 挑战
- AI工程化挑战大，需平衡不确定性与系统稳定性
角色解读
- 可向AI应用架构师、技术专家方向发展，或在企业级SaaS/AI应用领域成为资深解决方案专家
- 负责千问办公CRM与供应链系统的后端研发，重点在于将AI能力（如Agent、大模型）融入复杂的业务逻辑中
- 精通Java/Python/Go至少一门语言，熟悉分布式高并发架构
- 具备AI工程化经验（上下文管理、MCP、任务编排）
- 理解CRM/供应链业务建模
申请策略
- 关注钉钉/千问办公生态动态
- 准备关于如何将AI能力嵌入现有业务系统的案例思考
- 突出分布式系统高并发处理经验
- 强调AI项目实战经历，特别是Agent、MCP、上下文工程等具体技术应用
- 展示对CRM/供应链业务的理解
- 深入学习LangChain/LlamaIndex等框架
- 掌握MCP协议及工具调用最佳实践
- 了解Harness Engineering理念
面试指南
- 使用STAR法则描述项目背景、任务、行动和结果
- 重点阐述技术选型理由、架构设计思路及问题解决过程
- 请分享一个你主导的AI应用落地项目，遇到的最大挑战是什么？
- 如何设计高可用的CRM/供应链交易链路？
- 你对MCP（Model Context Protocol）的理解是什么？如何在项目中应用？
- 如何处理大模型输出的不确定性与业务确定性之间的矛盾？
- 复习分布式系统核心概念
- 梳理AI应用开发全流程
职位点评
薪资福利85
成长发展90
工作生活60
使命价值75
薪资福利
85较高
作为已上市巨头企业，提供具有市场竞争力的薪酬和完善的福利体系，满足补偿性动机。
薪资信号未披露（AI估算：3.0千–5.0万/月）
成长发展
90较高
职位涉及前沿的AI应用与Agent技术，技术栈新颖，成长空间大，满足发展性动机。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI Agent、MCP、LLM、Context Engineering、Task Orchestration
业务类型profit_center
工作生活
60中等
互联网大厂通常工作强度较大，JD未明确提及WLB，可能存在加班情况，生活化动机满足程度一般。
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
通过AI提升企业办公效率，推动业务智能化升级，具有一定的社会价值和行业前景。
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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