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商品研发（全栈，AI Coding）
商品研发（全栈，AI Coding）
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全栈开发
全栈开发
Ai Coding
Llm
Rag
价格策略
全栈开发
分布式系统
高并发
值不值得投
75综合评分
综合评分 75
核心业务线、AI研发范式前沿、技术挑战大，商业化导向明确，WLB未明确。
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
比全栈开发中位数高
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 5620 个在招 · 其中全栈开发 11 个
市场机会
选择面较广
北京 · 全栈开发 · 72 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位主要负责构建千万级商品信息系统与智能比调价引擎，利用AI技术优化商品上架、定价策略与异常识别流程
通过引入Cursor和Copilot等AI辅助编程工具，推动研发模式向意图驱动转型，保障亿级交易下的高并发、低延迟与价格安全，助力餐饮供应链业务高效运转
最低要求
对技术有热情、爱钻研、成长驱动，能快速融入团队并持续学习业务与技术
深度熟悉至少一种技术栈（如Java后端开发），熟练使用常用框架与中间件，具备扎实的编码功底与良好的工程习惯
对分布式系统有理解，有复杂业务系统的开发经验，能够独立完成需求分析、技术方案设计与需求交付
具备拥抱AI的开放心态，熟练使用Cursor、Copilot等AI辅助编程工具，愿意探索新的研发模式
工作职责
做数十万商户背后的商品信息底座：主导商品信息系统建设，推动商品生产链路AI化，让亿级商品库“又快又准”上架
打造快驴的价格竞争力引擎：构建“价格分析 → 策略制定 → 调控执行”的智能比调价体系
价格是供应链最核心的经营要素，你的每一行代码都直接写进经营结果
让AI在真实业务场景里创造价值：结合业务场景与AI当前能力，发挥AI在定价场景中的价值——AI赋能价格策略、异常价格识别、调价策略规则诊断，推动定价从“规则驱动”走向“模型驱动”
守护亿级交易下的价格安全：高频调价秒级生效、毛利率红线万无一失、价格事故零发生——用硬核工程能力，把“稳定”做成可量化、可验证的承诺
完成Coder到Builder的跃迁：落地新一代AI驱动的研发模式——用清晰的意图定义与验收标准驱动AI高质量产出，把精力从“实现”释放到真正的“构建”上，与团队一起定义下一代研发方式
优先资格
有商品、定价、比调价等供应链/电商业务系统建设经验者优先
有高并发、高可用、低延迟系统实战经验者优先
有AI工程化落地经验（LLM应用、RAG、Agent编排等），或深度实践过AI辅助研发、新型研发范式者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 处于企业级AI应用落地前沿，可深度参与AI Coding、SDD等下一代研发范式，技术视野领先
- 依托上市公司核心供应链业务线，拥有完善的员工发展机制与跨领域专家协作环境
- 全栈属性明确，既能深耕后端架构，又能接触前端交互与AI工具链，技能树拓展空间广
- 亿级交易与秒级调价对系统稳定性要求极高，需具备极强的容灾设计与压测调优能力
- AI辅助研发仍处于快速迭代期，需持续跟进新工具与新范式，学习曲线较陡
- 业务逻辑复杂（采销、定价、履约交织），需快速理解餐饮供应链商业模式才能精准建模
- 适合对AI工程化有强烈兴趣、具备扎实分布式开发基础，且渴望在真实商业场景中验证技术价值的自驱型工程师
缺点 / 挑战
- 直面亿级商品库与高频调价场景，技术挑战大且能直接作用于核心经营指标，成就感强
角色解读
- 技术纵深：从单一模块开发向亿级商品/定价系统架构师演进，掌握大规模分布式与实时计算技术
- AI融合：深入AI Coding与Agentic Workflow领域，成为兼具业务洞察与AI工程能力的复合型工程师
- 业务管理：可向技术负责人或供应链产品技术双栖角色发展，主导核心经营指标的技术赋能
- 负责构建千万级商品信息系统与智能比调价引擎，打通商品生产与上架链路
- 利用AI技术优化定价策略、异常价格识别与规则诊断，推动业务从规则驱动转向模型驱动
- 保障亿级交易场景下的高并发、低延迟与价格安全，确保秒级生效与毛利率红线可控
- 落地AI驱动的新型研发模式，通过意图定义与验收标准引导AI高质量产出代码
- 精通至少一门主流技术栈（如Java后端），熟练掌握常用框架、中间件与分布式系统设计
- 具备扎实的工程习惯与复杂业务系统独立交付能力，能完成需求分析至方案落地的全流程
- 熟练使用Cursor、Copilot等AI辅助编程工具，具备AI工程化落地思维与Prompt/Agent编排能力
- 了解高并发、高可用架构设计原则，能在海量数据与高频交易场景下保障系统稳定性
申请策略
- 提前研究快驴进货的业务模式与公开财报数据，面试时可结合具体业务场景提出技术优化思路
- 准备1-2个完整的技术攻坚案例，按STAR法则梳理，重点突出你在其中的决策依据与复盘总结
- 突出AI辅助编程实战经历，展示使用Cursor/Copilot提升研发效率的具体案例与量化数据
- 重点描述高并发/高可用系统的设计与优化经验，强调故障排查、性能调优与稳定性保障成果
- 若有电商、定价、供应链或商品中心相关项目，需清晰阐述业务痛点、技术方案与最终业务收益
- 体现独立负责需求分析到交付的全流程能力，突出技术方案设计文档与跨团队协作经验
- 系统学习LLM应用开发、RAG架构与Agent编排原理，掌握提示词工程与AI代码生成最佳实践
- 强化分布式系统核心知识（缓存一致性、消息队列、分库分表、限流降级），补充压测与监控体系搭建能力
面试指南
- 系统设计类：采用分层架构思路（接入层-业务层-数据层），先讲核心难点（如缓存穿透、一致性），再给出具体方案（多级缓存、异步削峰、最终一致性），最后补充监控与容灾兜底
- AI工程类：遵循“意图定义-约束校验-人工Review-自动化测试”闭环，强调Prompt模板化、代码规范扫描、单元测试覆盖率与灰度发布机制
- 业务迁移类：采用双跑对比与A/B测试策略，先小流量验证模型效果，设置人工干预阈值与熔断回滚机制，确保业务指标不滑坡后再逐步放量
- 如何设计一个支持亿级SKU且能秒级生效调价的商品信息系统？
- 在使用AI辅助编程时，如何保证生成代码的质量、安全性与可维护性？
- 面对高并发场景下的价格计算瓶颈，你会如何进行架构拆分与性能优化？
- 如何将传统的规则驱动定价模型逐步迁移为AI模型驱动？过渡期如何保障平稳？
- 请分享一个你独立负责的复杂业务系统从需求分析到上线交付的全过程
职位点评
薪资福利80
成长发展90
工作生活60
使命价值50
薪资福利
80较高
JD未明确披露具体薪资与福利细节，但依托上市公司背景与核心业务线定位，整体薪酬竞争力处于市场中上水平。
薪资信号偏高 (3.0千–6.0万/月)
成长发展
90较高
JD突出强调AI Coding、Agentic Workflow等前沿技术落地，并提供完善的学习体系与百亿级数据实战场景，技术成长空间极大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI Coding、LLM、RAG、Agent编排、Cursor、Copilot、Java、分布式系统
成长机会完善的员工发展机制及学习体系、AI时代成长、站在企业级AI应用最前沿
业务类型profit_center
工作生活
60中等
JD未明确提及办公模式与工时安排，但作为核心研发岗需应对亿级交易与高频调价压力，工作节奏可能偏紧。
工作模式未明确
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
50较低
JD侧重商业效率提升与供应链降本增效，虽提及助力商户与平台伙伴发展，但社会价值导向相对偏向商业运营。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
使命信号助力平台伙伴共同发展、让餐饮采购更简单
创新程度积极采用新技术
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