快手
Java 开发工程师-【电商】
Java 开发工程师-【电商】
发布于 1 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
Langgraph
Mybatis
Rag
值不值得投
80综合评分
综合评分 80
头部大厂核心电商业务，前沿AI Agent技术栈，技术成长空间极大，但工作节奏可能较快。
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
3.5万
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 2600 个在招 · 其中后端开发 31 个
市场机会
选择面较广
北京 · 后端开发 · 约 380 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位主要负责快手电商核心业务系统（如政策补贴、任务系统等）的研发与架构设计，同时深度参与AI Agent平台及多Agent协作等前沿AI能力的落地
你将结合高并发业务场景与AI技术，探索AI Native应用架构，实现业务支撑与AI能力的双线成长
最低要求
计算机科学与技术、软件工程等相关专业本科及以上学历，3 年以上 Java 开发经验
掌握Java技术栈，包括 Spring、Mybatis等，掌握常用中间件的使用与优化，不限于Redis、MySQL、ActiveMQ、Elasticsearch、NoSQL 等
具备一定的业务系统研发经验，能够参与复杂业务场景的需求分析、系统设计与稳定性建设
具备 AI 编程基础能力：了解 LangChain、Langgraph 等大模型开发框架的基本使用方法，有过 AI 功能开发或实践经验者优先
具备一定的 AI 效果提升能力：能配合团队收集 AI 应用的使用反馈（如功能准确率、响应效率等），参与基础的效果优化工作（如提示词调整、基础数据清洗补充、上下文构建等），助力提升 AI 功能的实际使用效果
具备一定的学习能力，愿意了解 AI 及效能领域的基础技术，能快速上手相关工具与业务
有基本的团队协作意识，能配合跨团队完成简单任务
工作职责
核心业务系统建设，包括政策补贴、任务系统、新商运营、中小成长等业务方向
参与复杂业务系统架构设计与高并发、高可用能力建设
与产品、算法、设计、业务团队紧密协同，推动 AI 与业务场景深度融合
构建业界领先的 AI Agent 平台与智能协作体系
深度参与 Agent Runtime、多 Agent 协作、Workflow、Knowledge、Tool/Skill 等核心能力建设
探索 AI Native 应用架构与新一代工作方式，参与定义 AI 时代的软件与业务协同范式
优先资格
AI Agent / 多 Agent 系统开发经验
AI Coding / Copilot / AI IDE 相关经验
向量数据库、RAG、知识库建设经验
电商、运营平台或企业数字员工相关经验
AI 应用稳定性、监控、评估体系建设经验
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 接触AI Agent、多Agent协作等前沿技术，技术栈极具前瞻性
- 依托快手电商庞大业务场景，能积累高并发、高可用系统架构的实战经验
- “业务+AI”双线发展，职业护城河深，不易被替代
- 适合具备扎实Java后端基础，同时对AI大模型应用、Agent开发有浓厚兴趣，渴望在业务与AI结合领域深耕的工程师
缺点 / 挑战
- 需要同时兼顾传统复杂业务系统研发与前沿AI技术探索，对个人的学习能力和精力分配要求较高
- AI技术在业务场景的落地效果评估和稳定性保障存在一定技术挑战
角色解读
- 从传统后端开发向“业务架构+AI工程”复合型人才转型
- 未来可向AI架构师、AI Native业务技术专家或技术管理方向发展
- 负责电商核心业务系统（如政策补贴、任务系统等）的架构设计与高并发研发
- 深度参与AI Agent平台、多Agent协作及工作流编排等前沿AI能力的落地
- 推动AI技术与真实业务场景的深度融合，探索AI Native应用架构
- 扎实的Java后端开发能力，熟练掌握Spring、MyBatis及Redis、ES等中间件
- 具备复杂业务系统架构设计与高可用建设经验
- 了解LangChain、LangGraph等大模型开发框架及AI Agent相关技术
申请策略
- 提前了解快手电商的业务模式及近期在AI领域的布局，准备1-2个将AI技术应用于实际业务场景的构想或案例
- 突出高并发、高可用业务系统架构设计经验及复杂场景解决能力
- 重点展示LangChain、LangGraph等AI框架的使用经验或AI Agent、RAG相关项目实践
- 强调在跨团队协作中推动技术落地的能力
- 深入学习LangChain/LangGraph框架及多Agent协作机制
- 了解向量数据库及RAG（检索增强生成）技术的原理与工程实践
面试指南
- 采用STAR法则描述项目背景、任务、行动和结果，重点突出架构设计中的权衡（Trade-off）和最终收益
- 对于AI落地问题，从数据准备、模型选择/提示词工程、工程化部署、监控评估四个维度系统性回答
- 请分享一个你主导的高并发/高可用业务系统架构设计案例，遇到了哪些挑战？
- 你如何理解AI Agent？请谈谈你对LangChain或LangGraph框架的理解及实践经验
- 在将AI能力（如大模型）落地到实际业务场景时，如何保证系统的稳定性和响应效率？
- 如果业务方提出一个AI需求，但效果评估指标不明确，你会如何推进？
- 复习Java核心基础、并发编程及常用中间件底层原理
- 梳理自己过往项目中的亮点，并尝试用AI视角重新审视，思考如何用Agent或RAG优化现有业务流程
职位点评
薪资福利85
成长发展95
工作生活50
使命价值80
薪资福利
85较高
快手作为头部互联网企业，薪资福利具备市场竞争力，且该岗位结合AI前沿技术，溢价空间较大。
薪资信号未披露（AI估算：2.5千–4.5万/月）
成长发展
95较高
岗位深度涉及AI Agent、多Agent协作等前沿技术，且依托核心电商业务，技术成长与业务视野双重提升。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Java、Spring、Mybatis、Redis、MySQL、Elasticsearch、AI Agent、LangChain、Langgraph、RAG、向量数据库
成长机会双线成长、探索 AI Native 应用架构
业务类型profit_center
工作生活
50较低
JD未明确提及工作模式与WLB相关信息，但互联网大厂核心业务与AI探索双线并行，工作节奏可能较快。
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
80较高
探索AI时代的软件与业务协同范式，打造未来人机协同工作方式，具有较强的行业创新意义。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
使命信号探索 AI 在真实业务场景中的规模化落地，打造未来的人机协同工作方式、参与定义 AI 时代的软件与业务协同范式
创新程度开拓性创新（行业首创）
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