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网商银行-AI应用工程开发-杭州
网商银行-AI应用工程开发-杭州
发布于 大约 13 小时前普通员工/个人贡献者
杭州市
高级经验
全职员工
仅现场办公
学历未注明
机器学习工程
Ai Agent
Llm
Rag
分布式系统
微服务
技术风险
质量保障
高并发
AI 估算 · 25k–45k
蚂蚁集团大厂平台，AI工程方向技术含量高，杭州互联网薪资水平中上，结合高级工程师级别，月薪2.5-4.5万合理。
职位详情
关于这个职位
该职位属于蚂蚁集团网商银行，负责AI智能体在质量与技术风险领域的研发，涉及大模型应用、RAG/Agent等技术，需要扎实的Java功底和LLM应用经验
你将参与构建高并发、高可用的AI平台系统，探索大模型在研发效能中的落地，适合对AI工程和系统架构有热情的开发者
最低要求
具有扎实的java编程功底和良好的编码习惯，有分布式、多线程及高并发系统开发经验和性能调优经验尤佳
熟悉大语言模型（LLM）架构，有大语言模型应用开发经验，在测试用例生成、智能问答、代码编码等方向有成功经验
对主流大模型如GPT/Calude/Qwen/DS等原理和差异有较深入理解，熟悉大模型最新进展，有较好的业务sense，理解业务痛点并协同作战
具有一定的大中型项目参与经验，具备系统架构和解决复杂问题能力，有参与设计和构建业务复杂、高并发、高可用的平台型产品经验
对工程质量、用户体验有深刻的认识和自我要求，有丰富的系统稳定性和高可用经验，熟悉Linux常用命令和了解常用脚本语言，较丰富的线上系统运维经验，复杂问题排查思路清晰
良好的自我学习和沟通协同能力，有高度的责任感、团队合作和敬业精神，具备较强的推动能力
工作职责
负责质量与技术风险的AI智能agent能力建设，以及配套环境、平台产品能力完善，通过AI智能体能力，重塑质量测试与技术风险保障体系
负责基础架构方向大模型应用场景探索落地，以及相关AI平台系统的架构设计与开发，利用RAG/Agent等技术提升技术研发效能
负责日常业务、产品以及关联技术方沟通协同，快速理解业务问题并转换为技术方案，保障平台能力交付，并形成技术能力持续沉淀
学习跟踪业界大模型在效能领域最新进展，并探索大模型在技术风险领域/研发效能方向的机会点和提升改进落地效果
优先资格
）有AI Agent，大模型应用和上下文工程等实际的开发经验
）具有技术风险、质量领域agent能力落地经验
）有大模型调优（微调、强化学习、知识库优化、上下文优化）等数据优化经验优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 团队鼓励探索最新AI技术，有丰富的学习和成长机会
- 大厂薪资福利有竞争力，职业发展通道清晰
- 职责范围广，需要同时具备工程和算法能力，学习曲线陡峭
- 需要多方协作推动，对沟通和项目推进能力要求高
- 工作强度可能较大，需适应快速迭代节奏
缺点 / 挑战
- 蚂蚁集团平台大，技术挑战多，能接触前沿大模型应用实践
- 涉及质量与技术风险领域，有明确的业务价值，技术深度与稳定性要求高
- 适合有扎实Java基础、对大模型应用充满兴趣，愿意在金融科技领域承担高挑战性工作的工程师
角色解读
- 技术专家路线：在AI应用和系统架构领域深耕，成为大模型工程化专家
- 技术管理路线：在复杂项目中积累带动能力，向技术Leader或架构师发展
- 跨域融合路线：结合金融科技业务，成为技术风险或效能领域的复合型人才
- 构建AI智能体能力，用于质量测试和技术风险保障，重塑现有体系
- 设计开发AI平台系统，利用RAG/Agent技术提升研发效能
- 与业务、产品及技术方沟通，将业务问题转化为技术方案并推动落地
- 跟踪大模型最新进展，探索在技术风险和研发效能领域的应用机会
- 扎实的Java编程功底，熟悉分布式、多线程及高并发系统开发
- 熟悉LLM架构和应用开发，有测试生成、智能问答等实际经验
- 理解主流大模型原理与差异，具备业务敏感度和协同作战能力
- 有大型项目经验，能够设计高可用、高并发的平台型产品
申请策略
- 提前了解蚂蚁集团和网商银行的金融科技业务，思考AI应用场景
- 在简历中展现对AI应用与业务结合的理解，而不只堆砌技术名词
- 突出Java后端开发经验，特别是高并发、分布式系统项目
- 重点展示LLM应用项目，如RAG、Agent、智能问答等实际落地案例
- 如有质量保障或技术风险相关经验，务必强调
- 体现系统架构设计能力和复杂问题解决的思路
- 学习和实践LangChain、LlamaIndex等Agent开发框架
- 了解大模型微调、提示工程、知识库优化等调优技术
面试指南
- 使用STAR法则回答项目问题，突出背景、行动和结果
- 结合具体业务场景阐述技术方案，强调技术对业务价值的支撑
- 展示团队协作和推动能力，说明如何解决跨部门沟通难题
- 介绍一个你做过的大模型应用项目，技术选型和实现方案是怎样的？
- 如何设计一个高并发的Agent系统？
- 在质量测试场景中，如何利用大模型生成有效的测试用例？
- 谈谈你对RAG和Agent的理解以及它们在实际工程中的应用
- 如何保证平台系统的高可用性？举例说明
职位点评
72
综合评分
大厂平台，前沿AI技术，发展空间大，但WLB不明确。
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。
更适合这类人
适合追求技术成长和前沿AI应用的工程师，对WLB要求不高的求职者。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利70
成长发展88
工作生活50
使命价值75
薪资福利
70中等
该职位在知名大厂，薪资福利预计有竞争力，但JD未明确披露具体数字，补偿性动机满足程度中等偏上。
薪资信号未披露（AI估算：25K-45K/月）
成长发展
88较高
职位涉及前沿大模型技术，有大量学习和探索机会，发展性动机得到较好满足。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Java、LLM、AI Agent、RAG、分布式系统、高并发
业务类型cost_center
工作生活
50较低
JD未提及工作模式和地点，缺乏WLB信号，生活化动机满足程度一般。
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
75中等
金融科技行业前景好，AI应用有社会价值，但JD未明确使命，意义感动机满足程度良好。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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