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后端开发专家(MJ037465)
后端开发专家(MJ037465)
发布于 2 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
Api Integration
Llm
Prompt Engineering
Rag
值不值得投
81综合评分
综合评分 81
前沿AI技术栈、大厂专家岗、高成长潜力、工作强度适中偏高
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
7.0万
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 530 个在招 · 其中后端开发 18 个
市场机会
选择面较广
上海 · 后端开发 · 约 320 个在招
职位详情
关于这个职位
负责大模型应用方向的技术架构设计与工程落地，构建AI Agent、RAG等核心能力
将业务系统转化为AI可调用的工具与流程，解决幻觉与上下文管理等难题，推动AI在复杂场景中的规模化应用与效果优化
最低要求
计算机、人工智能、软件工程等相关专业本科及以上学历
年以上研发或技术架构经验，具备复杂业务系统设计与交付能力，有大模型应用、AI Agent、RAG、企业Copilot、智能助手等相关项目的实际落地经验
熟悉大模型应用工程体系，包括Prompt、Function Calling/Tool Calling、Embedding、Reranker、Workflow、Agent Orchestration等，能够结合业务场景进行技术选型与方案设计
具备扎实的后端工程能力和复杂业务系统集成经验，能够打通知识库、工单、订单、CRM、消息、审批、数据平台等系统
具备较强的系统设计和工程落地能力，能够独立负责关键项目，将复杂业务问题抽象为可配置、可评估、可迭代的AI产品能力，并推动相关技术方案落地
对大模型可靠性有实践经验，能够处理幻觉、知识冲突、越权回答、上下文管理等问题，具备效果评估、问题归因和持续优化能力
具备良好的跨团队沟通能力和业务理解能力，能够推动技术共识、协调项目依赖，并参与技术评审与经验沉淀
工作职责
负责大模型应用方向的技术架构设计、核心能力建设与工程落地，推动AI能力在复杂业务场景中的规模化应用
设计并建设AI Agent、RAG、工具调用、流程编排、上下文管理、结果校验等核心能力
将业务流程、知识体系和内部系统能力转化为可被AI调用的工具、技能和工作流，提升能力复用与业务接入效率
与产品、业务、算法、数据、工程团队协作，主导关键技术方案设计与实现，推动从需求分析、工程交付到效果评估的完整闭环
建立AI应用的质量保障体系，覆盖准确性、可解释性、稳定性、安全边界、人工接管和线上监控，持续优化应用效果、响应效率与运行成本
跟踪大模型应用、Agent、企业Copilot、智能客服、智能运营等方向的前沿实践，结合业务需求推进技术演进与应用落地
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 处于AI大模型应用落地的最前沿，技术栈极具前瞻性和市场竞争力
- 依托携程庞大的业务场景和数据资源，有充足的实战机会验证AI能力
- 平台稳定且规模大，能提供完善的资源支持和职业背书
- 大模型应用尚处快速迭代期，技术选型和最佳实践仍在探索中，不确定性高
- 需要解决复杂的业务集成问题，协调多方利益和技术依赖，沟通成本高
- 作为资深专家，需承担更高的交付标准和团队技术指导责任
- 适合拥有深厚后端基础、对AI前沿技术有热情、具备复杂系统架构设计能力且善于跨团队沟通的高级技术人才
缺点 / 挑战
- 作为专家级岗位，拥有较高的技术话语权和自主决策空间
- 对模型可靠性要求极高，需应对幻觉、安全合规等严峻挑战
角色解读
- 向首席AI架构师或技术总监方向发展，主导公司级AI战略落地
- 成为AI应用领域的行业专家，探索更通用的Agent架构与企业级Copilot解决方案
- 拓展至AI产品与技术融合的管理角色，带领大型AI工程团队
- 设计并搭建基于大模型的AI应用底层架构，如Agent框架和RAG系统
- 负责将企业内部复杂的业务系统（如CRM、订单系统）封装成AI可理解的工具和流程
- 解决大模型在实际应用中的幻觉、安全性及稳定性问题，建立质量保障体系
- 主导跨部门技术协作，推动AI技术在具体业务场景中的落地与迭代
- 精通大模型应用工程体系，熟练掌握Prompt工程、Function Calling、Embedding等技术
- 具备深厚的后端开发功底，擅长微服务架构及多系统复杂集成
- 拥有AI Agent、RAG、Workflow编排等前沿技术的实际落地经验
- 具备优秀的系统设计能力，能处理上下文管理、向量检索及效果评估等难题
申请策略
- 准备详细的项目案例，重点阐述技术选型理由、遇到的难点及解决方案
- 了解携程在AI领域的最新布局和战略方向，展现业务理解力
- 面试中突出系统设计的宏观视野与工程落地的细节把控能力
- 突出展示在大模型应用（如Agent、RAG）方面的具体落地项目和量化成果
- 强调后端系统集成能力，列举打通过的复杂业务系统类型及架构设计亮点
- 详细描述解决大模型幻觉、上下文管理及效果评估的具体技术方案
- 体现跨团队协作经验，展示如何推动技术共识和项目闭环
- 深入钻研LangChain、LlamaIndex等主流AI开发框架及Agent编排工具
面试指南
- STAR法则：清晰描述背景、任务、行动和结果，重点突出技术决策的逻辑
- 对比分析：阐述不同技术方案的优缺点，说明为何选择当前方案
- 数据驱动：用量化指标（如准确率提升、延迟降低、成本节约）证明方案有效性
- 深度思考：展示对技术局限性的认知及未来改进方向的思考
- 请分享一个你主导的大模型应用落地案例，你是如何解决幻觉和准确性问题的？
- 在设计RAG系统时，如何处理长上下文和知识冲突？有哪些优化策略？
- 如何将传统的CRUD业务系统改造为支持AI Agent调用的服务？
- 面对大模型推理成本高和响应慢的问题，你在架构设计上做了哪些优化？
职位点评
薪资福利85
成长发展95
工作生活60
使命价值75
薪资福利
85较高
作为已上市巨头企业的资深专家岗，薪资水平处于市场中上，福利体系完善，满足度高。
薪资信号未披露（AI估算：5.0千–9.0万/月）
成长发展
95较高
岗位聚焦大模型应用前沿，技术栈先进，成长空间巨大，发展性动机满足度极高。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、AI Agent、RAG、Prompt、Function Calling、Embedding、Workflow、Agent Orchestration
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，虽未明确提及加班，但专家岗责任重，WLB一般。
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
75中等
通过AI技术提升旅游服务效率和体验，具有明确的商业价值和社会便利性，意义感较强。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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