顺丰速运
大模型应用开发工程师
大模型应用开发工程师
发布于 大约 8 小时前普通员工/个人贡献者
深圳市
中级经验
全职员工
仅现场办公
本科
软件工程
RAG
物流
大模型
Prompt Engineering
RAGFlow
智能体
Ai Agents
AI 估算 · 25k–45k
大模型方向薪资较高，深圳大厂中级岗位，面议，综合市场行情估算。
职位详情
关于这个职位
该职位负责大模型智能体在物流场景的落地开发，包括架构设计、RAG应用和多智能体协作
需要扎实的后端开发经验（Golang/Python）和AI Agent开发能力
适合希望深入前沿AI技术并在大型物流平台实践的同学
最低要求
本科及以上学历，计算机、通信及相关专业，5年以上工作经验
熟悉C/C++/Go/Python等编程语言的一门或多门，熟悉常用算法、数据结构，熟悉Linux系统及其下的开发经验
扎实的计算机基础知识，丰富后端研发经验，熟悉Golang、Python及相应框架环境和常用技术组件
深入了解AI Agents技术栈，掌握RAGFlow、Rasa Pro、Dify等开源框架，有丰富的智能体开发和Prompt Enginering经验
具备良好的沟通能力和团队协作精神，对 AI 技术有强烈的学习热情和创新意识，能够快速跟进和应用最新的技术成果
工作职责
负责大模型智能体应用在物流场景的落地开发和实现
设计和实现大模型智能体的架构，包括对话管理、意图识别、流程控制、服务中间件等
负责大模型结合检索增强生成(RAG)，多智能体等技术在业务场景中落地
持续跟进大模型前沿技术、开源方案，推动适合的技术应用于生产，解决业务的实际问题
对业务团队进行技术培训和指导，帮助他们更好地理解和应用 AI 技术
优先资格
具备 AI Agent 开发经验，能够独立完成复杂任务的 AI 组件整合和流程设计
有参与过大型 AI 项目的成功开发经验，如大语言模型应用、RAG、提示词工程、模型微调等
有本领域架构设计或开源社区代码贡献或相关产品研发经验
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 前沿技术栈：直接接触大模型、AI Agent、RAG等热门AI技术，技术价值高
- 大平台资源：顺丰作为物流巨头，数据丰富，场景真实，落地机会多
- 成长空间：有技术培训和指导，可快速积累AI应用经验
- 技术迭代快：大模型领域更新迅速，需要持续学习跟进
- 业务复杂度高：物流场景多样，需较强的业务理解能力和问题拆解能力
- 工作强度可能较大：互联网大厂或物流行业加班文化需适应
- 适合对AI技术有强烈热情，具备扎实后端开发基础，希望在大模型应用领域深耕的工程师
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 可向AI架构师或技术负责人方向发展，负责更大范围的AI系统设计
- 也可深耕大模型应用领域，成为领域专家，推动AI在物流行业的创新
- 顺丰平台大，有机会接触到海量物流数据和复杂业务场景，扩展技术视野
- 负责大模型智能体在物流业务中的落地，包括对话系统、意图识别和流程控制
- 设计和实现智能体架构，结合RAG和多智能体技术解决实际场景问题
- 跟踪前沿AI技术，将合适方案引入生产，并对业务团队进行AI技术培训
- 精通Golang或Python，熟悉后端开发和常用技术组件
- 深入了解AI Agents技术栈，掌握RAGFlow、Dify等框架
- 具备Prompt Engineering和智能体开发经验，有大型AI项目经历
申请策略
- 了解顺丰物流业务，思考AI可以解决哪些具体痛点，在面试中展示业务洞察
- 突出AI Agent、RAG、Prompt Engineering相关项目经验，量化成果
- 强调Golang/Python后端开发能力，展示系统架构设计经验
- 如有开源贡献或技术博客，展示对AI技术的持续关注
- 深入学习RAGFlow、Dify等框架，动手搭建一个简单的智能体Demo
- 补充大模型微调、多智能体协作等相关知识
面试指南
- 用STAR法则描述项目，突出技术选型、实现细节和业务效果
- 回答技术问题时，先解释概念，再结合实际场景展现深度
- 请介绍一个你主导的AI Agent项目，包括架构设计和遇到的技术挑战
- RAG技术如何解决大模型的知识更新和幻觉问题？在物流场景下如何应用？
- 如何设计一个多智能体协作系统来优化快递分拣流程？
- Golang和Python在后端微服务中如何分工？你如何选择？
- 对最近的大模型开源方案（如LLaMA、ChatGLM等）有什么看法？
- 准备1-2个AI Agent或RAG的完整项目案例，能清晰讲述设计思路
职位点评
65
综合评分
大厂前沿AI岗，技术成长快，薪资面议但可能不错，WLB一般。
更适合这类人
适合追求技术成长和前沿AI应用的求职者，对工作生活平衡要求不高的候选人。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利60
成长发展90
工作生活40
使命价值70
薪资福利
60中等
薪资面议，但顺丰作为上市公司薪资有竞争力，福利未提及，补偿性一般。
薪资信号面议 (25K-45K/月)
成长发展
90较高
前沿技术栈，有技术培训，成长空间大，发展性动机强。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈大模型、AI Agents、RAG、RAGFlow、Dify、Prompt Engineering、Golang、Python
成长机会技术培训和指导
业务类型profit_center
工作生活
40较低
现场办公，未提及弹性工作或WLB，物流行业可能加班，生活化动机较弱。
工作模式仅现场办公
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
70中等
物流AI应用有实际社会价值，行业稳定增长，意义感中等偏上。
行业发展稳定成熟行业
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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