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全栈研发工程师
全栈研发工程师
发布于 18 天前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公全栈开发
全栈开发
Agent开发
Llm
Rag
分布式系统
敏捷开发
高并发
值不值得投
68综合评分
综合评分 68
杭州阿里AI全栈岗，技术栈前沿（LLM/Agent），成长空间大，但WLB与补偿信息未明。
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
35K
比全栈开发中位数低
发布情况
正常在招 · 18 天前发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 2450 个在招 · 其中全栈开发 11 个
市场机会
选择适中
杭州 · 全栈开发 · 21 个在招
职位详情
关于这个职位
作为全栈研发工程师，你将深度参与阿里巴巴AI应用基础设施的构建，负责从后台服务、移动端H5到创新AI应用的全链路开发工作
你需要基于TypeScript/Python技术栈，确保系统在高并发场景下的稳定性与流畅体验，并推动LLM、RAG、Agent等前沿AI技术在实际业务中的融合与落地
最低要求
计算机相关专业本科及以上学历，数据结构、算法、操作系统及网络原理基础扎实
精通 TypeScript 与 Python，代码风格规范，具备良好的系统设计与调试能力
熟练掌握 React 等主流框架，能胜任复杂界面、H5 互动页及数据可视化开发
深入理解 Node.js 异步编程机制，具备 API 设计及数据库操作经验
了解分布式系统基本原理，对任务调度、消息队列有基本认知
关注高并发处理、容错机制及资源隔离方案
熟悉 LLM 基本原理及 Agent 开发范式（规划/记忆/工具），对 RAG、向量数据库及多模态技术有实践兴趣
对新技术保持敏感，具备优秀的逻辑分析与解决能力，善于团队协作并适应敏捷开发节奏
工作职责
参与 AI 应用基础设施搭建与任务编排引擎设计，整合 RAG、多模态及工具调用能力，协助构建高可用的 Agent 系统
基于 TypeScript/Python 技术栈，广泛参与从传统中后台、移动端 H5 到创新型 AI 应用的全链路开发，保障系统在高并发下的稳定性与体验流畅度
跟踪大模型前沿技术，辅助优化工程架构与交互逻辑，推动 AI 能力在多样化业务场景中的高效融合
优先资格
拥有 AI Agent、RAG 应用或复杂全栈项目（含中后台/H5）的实践经验（欢迎提供 GitHub 链接或演示）
熟悉 Rust 语言，或接触过高性能计算、分布式系统、微服务架构开发
了解 Docker/Kubernetes/gRPC 等云原生技术，或有服务部署相关经历
工程实践能力突出，参与过高复杂度系统设计、模块重构或大型项目开发
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 能够深度参与前沿的AI应用工程化实践，接触LLM、Agent、RAG等当前最热门的技术领域
- 项目涉及全栈开发，技术栈广，能够获得从底层基础设施到上层应用的全方位锻炼，快速提升综合能力
- 在杭州的阿里巴巴工作，拥有大型技术平台和丰富的业务场景作为支撑，学习资源和成长空间广阔
- 技术要求全面且深入，需要同时掌握前后端技术、分布式系统原理以及AI相关知识，学习曲线较陡
- 作为核心AI应用团队成员，可能需要紧跟技术快速迭代的节奏，对持续学习和技术敏感度要求很高
缺点 / 挑战
- 系统需支持高并发与稳定性，对工程实践能力和解决复杂问题的能力有较高要求
- 适合对AI应用工程化有浓厚兴趣，具备扎实全栈技术功底，并渴望在复杂业务场景中挑战技术深度与广度的中高级工程师
角色解读
- 技术专家路线：深耕AI应用工程化领域，成为Agent系统或大规模分布式应用方面的架构师
- 技术管理路线：在积累丰富项目经验后，可向技术团队负责人或项目经理方向发展，引领技术方向与团队协作
- 负责构建和优化AI应用的基础设施，特别是任务编排引擎，以支持RAG、多模态等复杂Agent系统的稳定运行
- 参与从传统后台服务、移动端H5页面到新型AI应用的全栈开发，确保在高并发场景下的性能与用户体验
- 跟踪并实践大模型领域的最新技术，将AI能力与具体业务场景进行深度结合，推动技术方案的落地与优化
- 精通TypeScript和Python，具备扎实的系统设计与调试能力，能够独立完成复杂功能的全链路开发
- 熟练使用React等前端框架，深入理解Node.js，并掌握API设计与数据库操作
- 了解分布式系统、消息队列及高并发处理技术，并对LLM、Agent开发范式有实践兴趣与认知
申请策略
- 在简历和面试中，不仅要展示技术能力，更要强调对业务场景的理解和用技术解决实际问题的思路
- 可以提前了解阿里巴巴在AI领域的公开技术博客或开源项目，这将帮助你更好地理解岗位需求并与面试官深入交流
- 重点突出使用TypeScript/Python进行全栈开发的项目经验，特别是涉及React、Node.js的复杂项目
- 详细描述参与或主导过的分布式系统、高并发或微服务相关项目，体现对系统稳定性的理解
- 如有任何与LLM、RAG、Agent相关的实践项目或研究，务必作为亮点呈现，最好附上代码链接或演示
- 系统性地补充或深化LLM应用开发知识，如Prompt Engineering、LangChain框架、向量数据库等
- 复习和巩固分布式系统原理，特别是任务调度、消息队列（如Kafka）和容器化技术（如Docker/K8s）的实践
面试指南
- 对于项目经验问题，采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）进行结构化描述，重点突出你的技术决策和贡献
- 对于技术原理问题，先阐述核心概念，再结合具体业务场景或假设案例进行说明，展示理论与实践的结合能力
- 对于架构设计问题，从需求分析入手，提出分层方案，并详细讨论关键技术选型的权衡（trade-offs）
- 请描述一个你参与过的最复杂的全栈项目，你在其中负责了哪些部分？遇到了哪些技术挑战？如何解决的？
- 你对LLM的Agent开发范式（规划、记忆、工具）是如何理解的？请结合一个具体场景说明如何应用
- 如何保证一个高并发API服务的稳定性？请从架构设计、缓存、熔断、限流等角度谈谈你的思考
- 你对RAG（检索增强生成）技术有什么了解？它在实际应用中可能面临哪些挑战？
- 在敏捷开发团队中，你通常如何与产品经理、设计师和其他工程师协作？
职位点评
薪资福利60
成长发展85
工作生活55
使命价值70
薪资福利
60中等
该职位薪资和福利信息在JD中未明确披露，补偿性动机的满足程度取决于实际offer。
薪资信号未披露（AI估算：25K-45K/月）
成长发展
85较高
职位聚焦于AI应用基础设施与全栈开发，技术栈前沿且涉及深度系统设计，能提供显著的技术成长机会。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈TypeScript、Python、React、Node.js、LLM、Agent、RAG、分布式系统、高并发
业务类型ambiguous
工作生活
55较低
JD未明确说明办公模式、WLB或通勤相关信息，基于常规判断，工作地点在杭州现场办公。
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
70中等
岗位处于AI应用工程化这一高速增长赛道，有技术驱动业务的价值感，但未明确提及更宏大的社会使命。
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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