顺丰速运
陆运解决方案高级专员
陆运解决方案高级专员
发布于 4 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公AI产品经理
AI产品经理
Ai Agent
Prompt Engineering
供应链管理
大语言模型 (Llm)
值不值得投
68综合评分
综合评分 68
前沿AI技术在成熟物流产业的深度应用岗，技术成长性强，但生活节奏与福利保障需在面试中确认。
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
3.3万
比AI产品经理中位数低
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 160 个在招
市场机会
选择面较广
上海 · AI产品经理 · 64 个在招
职位详情
关于这个职位
该岗位为顺丰速运供应链运输环节设计与开发AI驱动的智能化解决方案
你需要深入理解物流业务场景，并主导利用大模型、Agent等前沿AI技术，开发核心智能化产品模块，实现从技术设计、开发到落地的全流程负责
最低要求
计算机科学与技术、软件工程、或其他计算机相关专业本科及以上学历
年以上技术开发经验，独立承担过互联网产品的核心模块的开发
AI/Agent方向：精通主流大模型调用、Prompt工程、Function Calling、Coding Agent、Multi-Agent、Workflow Engine、等技术
AI/Agent方向：主导过至少一个LLM的应用产品从0到1的项目落地
开发基础：精通JAVA\Python\GO至少一种语言
开发基础：精通MySQL、PostgreSQL、Redis、MongoDB等数据库的开发、管理和调优
开发基础：具备JVM内存管理及调优经验者有限
工作职责
深入理解合同物流行业的业务场景及企业内外部客户的需求
参与供应链运输环节核心产品的智能化建设，推动业务场景与AI技术的深度融合
主导核心模块的技术设计、Agent开发、质量保障及技术运维，为最终交付负责
与业务部门、数据工程、算法、产品管理等团队协作，共同打造供应链运输环节的核心智能化产品
优先资格
加分项：有深入了解OpenClaw、Claude Code、Hermes、LangGraph、MCP Server等Agent框架经验者优先
加分项：具备优秀的问题抽象能力，能够把复杂的业务问题沉淀为平台化、框架化、基础设施化能力
加分项：有WMS、TMS、OMS等物流行业应用架构及开发经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 技术栈前沿：能深入应用LLM、Agent等当前最热门的AI技术解决实际业务问题
- 行业结合紧密：在物流这个传统但庞大的行业推动智能化变革，成果易被感知
- 平台资源丰富：作为大型企业，能接触到海量的业务场景和数据，利于技术沉淀
- 业务理解门槛：需快速理解合同物流行业的专业运作模式和痛点
- 适合既热爱AI技术前沿，又对用技术解决实际业务问题有强烈热情的高级工程师
- 要求具备出色的系统设计能力、业务理解力和跨团队协作精神
缺点 / 挑战
- 技术融合难度高：需要将前沿AI技术与复杂、多变的线下物流场景深度融合，工程化挑战大
- 跨团队协作复杂：需平衡业务部门的实际需求与技术团队的实现可行性，沟通成本较高
角色解读
- 技术专家路线：深耕AI在垂直领域（物流供应链）的应用，成为该领域的权威技术专家
- 产品路线：利用技术背景转型为技术型产品经理或AI产品经理，主导更大的产品线
- 架构路线：成长为负责复杂智能系统设计的技术架构师
- 将复杂的物流运输业务需求，转化为具体的技术解决方案和产品模块设计
- 利用大语言模型和Agent技术，主导开发供应链智能化工具，如智能调度、需求预测或异常处理模块
- 作为技术桥梁，与业务、算法、产品等团队紧密协作，确保AI产品从设计到稳定运行的全流程交付
- 掌握主流大语言模型应用技术，如Prompt工程、Agent框架（LangGraph等）的设计与开发能力
- 扎实的编程与系统设计能力，精通至少一门主流语言（Java/Python/Go）及常用数据库
- 具备从0到1落地AI应用产品的完整项目经验，能处理复杂的工程化问题
申请策略
- 在面试中主动展示你对顺丰物流业务（如陆运网络、供应链管理）的思考，表明你做过功课
- 准备一些关于如何将AI技术应用于物流具体场景（如路径规划、异常检测）的构想，以备讨论
- 详细描述一个从0到1主导的LLM应用项目，突出你在需求分析、架构设计和落地过程中的核心作用
- 清晰列出你精通的技术栈（AI框架、编程语言、数据库），并举例说明其在项目中的应用
- 强调你与产品、业务团队协作，推动技术方案落地并解决复杂问题的成功经验
- 系统梳理和深化对主流Agent框架（如LangChain, LangGraph）的理解与实践经验
- 加强对物流行业（特别是运输、仓储环节）核心流程和痛点的了解，可阅读行业报告或分析公开案例
- 练习如何将模糊的业务问题抽象成清晰的技术模块或服务接口
面试指南
- 项目经验类问题：使用STAR原则，清晰阐述背景(Situation)、任务(Task)、行动(Action，强调你的技术决策)和结果(Result，量化或具体化成果)
- 方案设计类问题：先明确业务目标和约束条件，然后从模块划分（感知、决策、执行）、技术选型、数据流、容错机制等方面分层阐述
- 情景问题：展示结构化思维，先拆解问题（可行性、价值、风险），再提出解决方案或权衡建议
- 请介绍一个你主导开发的LLM应用项目，遇到了哪些技术挑战？你是如何解决的？
- 如果让你为一个物流运输场景（如车辆调度）设计AI Agent，你的整体架构思路是什么？
- 当业务方提出一个看似天马行空的AI需求时，你会如何评估其可行性并将其转化为可实现的技术方案？
- 你如何看待AI Agent技术在产业落地中面临的可靠性、延迟和成本问题？
- 深度复盘自己过去最有代表性的AI项目，准备好流畅讲述技术细节和决策背后的原因
职位点评
薪资福利65
成长发展85
工作生活50
使命价值70
薪资福利
65中等
该岗位薪资标注为‘面议’，但考虑到公司规模、岗位技术难度及上海地区市场水平，预计具有市场竞争力。
薪资信号面议 (2.5千–4万/月)
成长发展
85较高
岗位要求主导LLM应用从0到1落地，技术栈涉及前沿的AI Agent领域，对技术深度和广度有很高要求，能提供显著的技术成长空间。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈大模型 (LLM)、Prompt工程、Function Calling、Multi-Agent、Workflow Engine、LangGraph、Java、Python、MySQL、PostgreSQL
业务类型profit_center
工作生活
50较低
JD未明确提及办公模式、工作强度或福利制度。作为大型企业的核心技术岗位，工作节奏可能较快，生活工作平衡情况需进一步确认。
工作模式未明确
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
70中等
岗位致力于利用AI技术赋能传统物流行业，推动智能化升级，具有明确的行业应用价值和社会意义。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
使命信号推动业务场景与AI技术的深度融合、共同打造供应链运输环节的核心智能化产品
创新程度积极采用新技术
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