阿里巴巴
AI全栈开发工程师 -大数据方向
AI全栈开发工程师 -大数据方向
发布于 大约 3 小时前普通员工/个人贡献者
杭州市 / 北京市
中级经验
全职员工
仅现场办公
本科
全栈开发
Autogen
JavaScript
Llamaindex
Rag
向量检索
大数据
数据仓库
数据湖
AI 估算 · 30k–50k
阿里巴巴作为互联网大厂，薪资水平较高，AI全栈开发岗位属于热门技术方向，且要求较高，因此薪资范围在3-5万/月，16薪。
职位详情
关于这个职位
作为阿里巴巴AI全栈开发工程师，你将专注于AI能力在大数据平台的工程化落地，包括大模型调用、Prompt工程、AI Agent、RAG与向量检索等
你将参与研发智能大数据平台，探索LLM与大数据技术的深度融合，打造自然语言交互式的下一代大数据交互平台
该职位要求扎实的全栈技术基础和对AI技术的强烈兴趣，适合热爱技术、追求创新的开发者
最低要求
计算机、软件工程、人工智能等相关专业
扎实的全栈基础技术：JavaScript/TypeScript/Python、React/Vue 等现代前端框架、Node.js/Java 后端服务开发，理解浏览器原理与 Web 性能优化
计算机基础扎实，具备优秀的问题拆解与程序设计能力，熟悉常见数据结构与算法
具备大数据领域相关知识储备，了解大数据计算引擎、数仓、数据湖等相关技术
对 AI 技术有强烈兴趣，深度使用 AI Coding，熟悉 LangChain/LlamaIndex/AutoGen 等框架
工作职责
负责 AI 能力在大数据平台的工程化落地，包括大模型调用、Prompt 工程、AI Agent、RAG 与向量检索等
参与 AI 驱动的大数据平台体验革新，研发智能大数据平台、AI Agent 及自然语言交互式的下一代大数据交互平台
探索 LLM 与大数据技术的深度结合，打造覆盖大数据计算引擎、数据仓库、数据湖、指标体系、数据资产等垂直领域的创新链路
推进 Data + AI 一体化架构，推动 Agent 与大数据技术的深度融合，打造更懂大数据的智能体
关注 AI 与大数据技术发展趋势，灵活应用于大数据智能项目中，适应快速迭代的研发节奏
优先资格
有AI应用或Agent实际落地经验，参与过智能编程等相关项目
了解深度学习框架（TensorFlow/PyTorch），有计算机视觉/NLP项目经历
有开源大数据项目贡献经历，或在大数据工程、数据治理领域有深入实践
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 阿里巴巴作为互联网巨头，平台大，资源丰富，技术积累深厚，有利于个人成长
- AI与大数据结合是当前热门方向，技术前沿，有广阔的发展前景
- 薪资福利优厚，有竞争力
- 技术栈广泛，需要不断学习新技术，保持知识更新
缺点 / 挑战
- 可以接触到大规模分布式系统和海量数据，技术挑战大，能快速提升能力
- 工作强度大，可能面临加班和快速迭代的压力
- 竞争激烈，需要持续产出成果，绩效压力大
- 适合对AI和大数据技术有强烈兴趣，具备扎实全栈基础，喜欢挑战和创新，能够适应快节奏工作环境的开发者
角色解读
- 技术专家路线：在AI与大数据交叉领域深耕，成为技术专家或架构师
- 管理路线：随着经验积累，可晋升为技术主管或团队负责人
- 横向发展：可转向数据产品、AI产品等岗位，拓宽职业路径
- 负责AI能力在大数据平台的工程化落地，包括大模型调用、Prompt工程、AI Agent、RAG与向量检索等
- 参与AI驱动的大数据平台体验革新，研发智能大数据平台、AI Agent及自然语言交互式的下一代大数据交互平台
- 探索LLM与大数据技术的深度结合，打造覆盖大数据计算引擎、数据仓库、数据湖、指标体系、数据资产等垂直领域的创新链路
- 推进Data + AI一体化架构，推动Agent与大数据技术的深度融合，打造更懂大数据的智能体
- 扎实的全栈基础技术：JavaScript/TypeScript/Python、React/Vue等现代前端框架、Node.js/Java后端服务开发
- 计算机基础扎实，具备优秀的问题拆解与程序设计能力，熟悉常见数据结构与算法
- 具备大数据领域相关知识储备，了解大数据计算引擎、数仓、数据湖等相关技术
- 对AI技术有强烈兴趣，深度使用AI Coding，熟悉LangChain/LlamaIndex/AutoGen等框架
申请策略
- 了解阿里巴巴大数据平台产品，如MaxCompute、DataWorks等，在面试中展示对业务的理解
- 关注AI与大数据结合的最新趋势，准备相关案例
- 突出全栈开发经验，尤其是前后端项目
- 强调AI相关项目经验，如使用LangChain、RAG、Agent等
- 展示大数据相关项目，如数据仓库、数据湖、计算引擎等
- 如果有开源贡献或技术博客，可以增加亮点
- 深入学习LangChain、LlamaIndex等AI框架，并动手实践
- 补充大数据技术栈，如Spark、Flink、Hive等
面试指南
- 使用STAR法则回答项目经验问题，突出你的贡献和成果
- 对于技术设计问题，先明确需求，再给出架构，最后讨论权衡
- 对于趋势理解问题，结合具体案例，展示你的思考深度
- 请介绍一下你在AI或大数据项目中的实际落地经验
- 如何设计一个RAG系统？请描述关键组件和流程
- 你如何理解Data + AI一体化架构？
- 在项目中如何优化Web性能？
- 你如何快速学习新技术？请举例说明
职位点评
73
综合评分
大厂AI全栈开发，前沿技术栈，薪资优厚，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、对AI和大数据充满热情，能够接受高强度工作节奏的求职者。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利80
成长发展90
工作生活40
使命价值70
薪资福利
80较高
阿里巴巴作为大厂，薪资水平较高，福利完善，但JD未明确薪资，需面议。
薪资信号面议 (30K-50K/月)
成长发展
90较高
该职位处于AI与大数据交叉前沿，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、RAG、向量检索、LLM、大数据
业务类型profit_center
工作生活
40较低
JD未提及远程或弹性工作，工作地点在北京/杭州/上海，可能面临加班，WLB一般。
工作模式未明确
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与大数据结合是高速增长赛道，对社会有积极影响，但JD未提及使命。
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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