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大模型应用开发工程师
大模型应用开发工程师
发布于 1 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工混合式弹性办公AI算法
AI算法
Ai Agent
Llmops
Mcp
Prompt Engineering
Rag
多智能体协同
大模型应用开发
值不值得投
82综合评分
综合评分 82
前沿AI技术栈、大厂高薪平台、强技术成长导向，兼顾一定工作灵活性
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
4.5万
与AI算法中位数基本持平
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 4820 个在招 · 其中AI算法 66 个
市场机会
选择面较广
杭州 · AI算法 · 70 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位负责将大模型能力落地于实际业务场景，包括Prompt工程、智能对话及知识库建设
需设计开发AI Agent系统（如任务规划、多步推理），构建LLMOps全链路流程（评测、监控、RAG优化），并参与大模型应用平台研发，推动MCP生态及提效工具开发
最低要求
本科及以上学历，计算机、人工智能、软件工程、数学或相关专业
熟练掌握 Java、Python、Go、C++ 中至少一门编程语言，具备扎实的数据结构、算法基础、操作系统知识及良好的编程习惯
了解大模型应用开发原理，熟悉 Prompt Engineering、RAG、LangChain、LlamaIndex 或 Dify 等业界主流大模型开发框架
熟悉主流大模型（如GPT、Qwen、Llama等）的接口调用及特性，了解 Agent 架构及相关组件
具备卓越的学习能力和自驱力，对AI技术充满热情，能够快速跟进并掌握业界最新技术动态
工作职责
负责将大模型（LLM）能力落地到实际业务场景，包括但不限于Prompt工程、智能对话、知识库建设、内容生成及业务流程自动化
设计并开发AI Agent系统及其框架，负责任务规划、多步推理（CoT）、工具调用（Function/Tool Calling）、记忆管理及多智能体协同等核心模块的实现
构建LLMOps全链路流程，包括大模型应用评测、监控告警、数据标注及RAG（检索增强生成）全链路优化（如切片算法、召回重排等）
参与大模型业务应用平台的研发，推动MCP（模型控制协议）生态建设、工作流编排及代码生成等提效工具的开发，构建高可靠、高扩展的AI架构
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 接触最前沿的大模型与Agent技术，技术栈极具竞争力
- 依托阿里平台，拥有海量真实业务场景和数据支撑
- 团队技术氛围浓厚，有助于快速提升工程化落地能力
- 薪酬福利体系完善，职业发展通道清晰
- AI领域技术迭代极快，需持续高强度学习以保持竞争力
- 大厂内部竞争激烈，对产出质量和创新性要求极高
- 可能需要处理复杂的遗留系统兼容性问题
- 适合对AI技术有强烈热情、具备扎实工程基础且渴望在前沿领域深耕的技术人才
缺点 / 挑战
- 业务落地压力大，需在效果与成本间寻找平衡
角色解读
- 纵向深耕：成为大模型应用架构师或AI Agent领域专家
- 横向拓展：转向AI产品经理或技术管理岗，主导AI业务战略
- 前沿探索：深入参与开源社区或行业标准制定，提升行业影响力
- 负责大模型在业务场景中的落地，包括Prompt调优、知识库搭建及自动化流程实现
- 开发AI Agent核心模块，如任务规划、多步推理、工具调用及多智能体协同
- 构建LLMOps体系，优化RAG链路（切片、重排）及模型评测监控
- 研发大模型应用平台，推动MCP生态及提效工具开发
- 扎实的编程基础（Java/Python/Go/C++之一），精通数据结构与算法
- 深入理解大模型应用原理，熟练使用LangChain、LlamaIndex、Dify等框架
- 熟悉RAG技术栈及主流大模型接口特性
- 具备极强的自驱力和新技术学习能力
申请策略
- 准备1-2个完整的大模型应用Demo或GitHub项目，展示端到端能力
- 了解阿里相关业务线（如通义、阿里云），在面试中展现业务理解力
- 强调解决问题的思路而非仅罗列技术点，体现工程思维
- 突出大模型应用项目经验，特别是RAG、Agent开发的具体案例和量化成果
- 强调编程基本功，展示复杂系统设计能力及性能优化经验
- 提及对主流框架（LangChain等）的深度使用及二次开发经历
- 体现技术敏锐度，如参与开源项目、发表技术博客或专利
- 深入研读Transformer架构及最新论文，理解模型底层原理
面试指南
- STAR法则：情境(Situation)、任务(Task)、行动(Action)、结果(Result)结构化回答
- 技术深度+广度：先讲核心原理，再谈工程实践，最后升华到架构思考
- 数据驱动：用具体指标（如准确率提升%、延迟降低ms）证明方案有效性
- 反思与迭代：展示对方案局限性的认知及后续优化计划
- 请详细介绍一个你参与的RAG系统优化案例，你是如何解决召回准确率问题的？
- 在设计AI Agent时，如何处理多步推理中的错误累积和容错机制？
- 对比LangChain和LlamaIndex，你认为各自的优劣是什么？在实际项目中如何选择？
- 如何评估一个大模型应用的效果？请列举关键的评估指标和方法
职位点评
薪资福利85
成长发展95
工作生活60
使命价值80
薪资福利
85较高
作为已上市的巨头企业，提供具有市场竞争力的薪资和完善的福利体系，满足补偿性动机。
薪资信号偏高 (3.0千–6.0万/月)
成长发展
95较高
岗位涉及大模型、Agent等前沿技术，技术成长空间巨大，满足极高的发展性动机。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、AI Agent、RAG、Prompt Engineering、LangChain、LlamaIndex、Dify、MCP、CoT
业务类型profit_center
工作生活
60中等
互联网大厂通常工作节奏较快，但混合办公模式提供了一定灵活性，生活化动机中等。
工作模式混合式弹性办公
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
80较高
通过推动AI技术落地赋能业务，具有显著的社会价值和技术创新意义，意义感动机较高。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度积极采用新技术
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