蚂蚁集团
蚂蚁集团-AI 工程师-杭州
蚂蚁集团-AI 工程师-杭州
发布于 大约 7 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
Prompt Engineering
Rag
上下文工程
分布式架构
可观测性
软件工程
高并发
AI 估算 · 35k–60k
AI工程师需求旺盛，蚂蚁大厂薪资有竞争力，结合杭州互联网水平。
职位详情
关于这个职位
该职位负责蚂蚁集团智能办公场景的AI基础能力建设，参与AI工程体系建设，围绕上下文建模、检索增强、Agent工具调用、任务编排等方向，推动AI能力从原型到生产落地
你将深入工程系统，处理高并发和分布式架构，并与产品业务团队协作，通过线上质量、用户反馈和效果评测持续改进
最低要求
具备扎实的软件工程能力，熟悉至少一门主力编程语言，能够独立完成复杂服务端、全栈或平台型工程任务
有复杂在线系统建设经验，理解分布式架构、高并发、高可用、数据一致性、可观测性、灰度发布和故障恢复等工程实践，有真实大流量、高并发系统经验优先
理解 AI 应用工程化方法，熟悉 RAG、Agent、Prompt / Context Engineering、工具调用、评测体系等方向，并有实际落地经验
能从业务目标出发拆解问题，形成可执行方案，推进编码、测试、上线、验证和复盘，关注最终结果
对数据权限、内容质量、引用可信、用户体验和线上风险有敏感度，能在探索速度和生产质量之间做出合理取舍
具备良好的沟通协作和自驱能力，愿意进入不确定问题，能快速学习新技术并沉淀可复用的方法
对 AI 时代的软件架构和研发方式有兴趣和自己的判断，胆大心细，有创新意识，同时具备较强的工程质量意识
工作职责
负责智能办公 AI 核心链路研发，建设工作信息的采集、清洗、结构化、权限控制、索引检索、引用追踪和持续更新能力
设计并落地面向 AI 消费的 Context 组织方式，提升检索准确性、上下文质量、事实可追溯性和任务完成效果
参与 Agent、RAG、工具调用、记忆、评测和反馈回路等工程实践，将模型能力稳定接入真实业务流程
建设生产级服务的性能、稳定性和可观测能力，处理高并发、长任务、异步队列、缓存、数据库、降级恢复和线上故障
使用 AI 辅助研发、测试、排障和代码审查，提升交付效率，同时建立可验证的质量门禁和回归机制
与产品、业务和平台团队协作，将用户反馈、业务目标和工程约束转化为清晰的方案、里程碑和验收结果
优先资格
有智能办公、企业协作、知识工程、研发工具、开放能力或 AI 原生产品建设经验
有生产级 AI 应用、检索增强、Agent 编排、评测体系、长期任务或大规模上下文处理经验
有高流量系统稳定性治理、性能优化、线上排障、质量工程或平台化建设经验
有 AI 辅助研发的系统实践，能讲清楚效率提升、质量控制和人工验收边界
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 蚂蚁集团平台大，场景真实复杂，能接触到高并发、高可用的生产级AI系统
- 技术方向前沿，围绕RAG、Agent等热门领域，个人技术成长快
- 工作内容从数据到模型到工程，覆盖面广，有利于培养全局视野
- 集团资源丰富，稳定性好，薪资福利有竞争力
- 岗位要求高，需要同时具备扎实的工程能力和AI应用经验，学习曲线陡峭
- 涉及复杂协作场景，需要与多团队沟通，对业务理解能力有要求
- 适合有扎实后端工程基础、对AI应用充满热情、喜欢解决复杂问题并在大平台磨炼技术的人
缺点 / 挑战
- 生产级服务要求高稳定性，可能面临较大的工作压力和应急响应责任
角色解读
- 在AI工程领域深耕，从工程师成长为技术专家，深入上下文建模、检索增强等方向
- 可向AI系统架构师或技术Leader发展，负责更大规模的AI基础设施建设和团队指导
- 随着智能办公场景的扩展，有机会参与核心AI产品设计，向产品技术复合型人才发展
- 建设智能办公AI核心链路，负责信息采集、清洗、结构化、权限控制、索引检索等功能
- 设计面向AI消费的上下文组织方式，提升检索准确性、上下文质量和任务完成效果
- 参与Agent、RAG、工具调用、评测反馈等工程实践，将模型能力接入业务流程
- 建设生产级服务的性能、稳定性和可观测能力，处理高并发和线上故障
- 扎实的软件工程能力，熟悉至少一门主力编程语言，能独立完成复杂服务端或全栈任务
- 理解分布式架构、高并发、高可用、数据一致性等工程实践，有真实大流量系统经验
- 熟悉RAG、Agent、Prompt/Context Engineering、工具调用、评测体系等AI工程化方法
- 具备从业务目标拆解问题、形成可行方案并推动落地的能力，同时关注线上质量与风险
申请策略
- 在投递时附上技术博客或GitHub链接，展示对AI工程的深入理解
- 了解蚂蚁集团智能办公业务方向，在面试中结合场景提出见解
- 突出高并发、大流量系统的设计经验，特别是分布式架构、性能优化和稳定性治理案例
- 详细描述RAG、Agent等AI应用的实际落地项目，注重效果数据和工程化细节
- 强调独立拆解复杂问题并交付完整成果的经历，展示从设计到上线的全链路能力
- 如有AI辅助研发或工具链建设经验，可单独列出体现创新意识
- 复习和巩固分布式系统相关知识，如一致性协议、缓存、消息队列等
- 动手实践RAG流程，熟悉向量数据库、Prompt优化、评测方法等
面试指南
- 使用STAR原则：情境、任务、行动、结果，结构化地描述项目经验
- 对于技术方案题，从需求分析、架构设计、关键技术点、风险把控、验证方式等维度展开
- 体现数据驱动思维，用具体指标（如延迟、准确率、可用性）说明改进效果
- 请描述一个你处理过的复杂高并发系统问题，你是如何保证稳定性的？
- 你怎么评估一个RAG系统的效果？有哪些关键指标和调优方法？
- 如果让你构建一个Agent任务编排系统，你会如何设计架构？
- 在AI应用中，如何平衡模型效果和工程稳定性？
- 请举例说明你如何从业务目标出发拆解技术方案并落地
职位点评
72
综合评分
蚂蚁集团AI工程师，前沿技术栈，发展空间大，但WLB未明确。
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
最适合追求技术成长和职业发展的求职者，对工作生活平衡要求不高，愿意在大平台挑战高难度工程问题。
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90
工作生活50
使命价值70
薪资福利
70中等
蚂蚁集团平台实力强，薪资在行业内有竞争力，但具体待遇未明示，福利情况未在JD中体现。
薪资信号未披露（AI估算：35K-60K/月）
成长发展
90较高
岗位涉及RAG、Agent等前沿方向，有真实业务场景，能快速提升技术能力，发展空间大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈RAG、Agent、Prompt Engineering、上下文工程、分布式架构、高并发、可观测性
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
未提及弹性工作或WLB，需要现场办公，可能有一定工作压力。
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
智能办公场景对提升工作效率有价值，但更多是商业应用，社会意义中性。
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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