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蚂蚁数字科技-数科技术部-AI 应用开发工程师（智能服务方向）
蚂蚁数字科技-数科技术部-AI 应用开发工程师（智能服务方向）
发布于 大约 14 小时前普通员工/个人贡献者
成都市
中级经验
全职员工
仅现场办公
学历未注明
NLP工程
Go
Llm
Prompt Engineering
Rag
向量数据库
大模型
AI 估算 · 25k–40k
成都大厂AI岗位，3-5年经验，结合行业水平与公司规模，薪资较有竞争力。
职位详情
关于这个职位
作为蚂蚁数字科技的AI应用开发工程师，你将主导设计并实现面向智能服务场景的Agent系统，基于大模型API完成复杂的RAG与工作流编排，并负责对话上下文管理、Prompt工程及自动化评测体系建设
该岗位深度结合业务痛点与技术方案，适合对AI应用落地有浓厚兴趣的开发者
最低要求
经验与学历：计算机或相关专业，3-5 年后端或 2~3 年 AI 应用开发经验，具备良好的系统设计能力
编程基础：编程基本功扎实，精通 Java、Python、Go 中的至少一种（具备 Python + 强类型语言混合开发经验者优先）
AI 技术栈：熟练掌握主流的 Agent / RAG 框架（如 LangChain, LlamaIndex, AutoGen, Semantic Kernel 等），熟悉向量数据库的应用
评测与优化：对大模型能力边界有清晰认知，具备构建 LLM 自动化评测标准和数据集的实战经验，熟悉评测驱动优化的研发范式
综合素质：具备优秀的业务抽象能力和问题定位能力，能够快速理解垂直行业知识并将其转化为工程解法
工作职责
Agent 系统架构与开发：主导设计和实现面向智能服务（客服作业、现场运营等）场景的智能服务 Agent 系统
模型编排与业务落地：基于大模型 API，深入结合垂直行业知识，完成复杂的 RAG（检索增强生成）及工作流编排，保障系统的高可用与可扩展性
Context 与 Prompt 工程：系统性负责复杂对话场景下的 Context 管理优化与 Prompt Harness 工程，提升大模型在特定业务场景下的意图理解与任务执行准确率
自动化评测集建设：搭建并持续优化针对业务场景的自动化评测集与评估流水线（Eval System），通过数据指标驱动大模型应用能力的迭代优化
需求挖掘与系统设计：深入理解业务痛点，完成从业务需求到技术方案的转化，输出高质量的系统架构设计并主导落地
优先资格
● 具备开源大模型私有化部署、SFT（监督微调）或 RLHF 相关经验
● 有智能服务系统、CRM 或大型复杂 ToB 系统的核心研发经验
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 蚂蚁集团平台优势，接触超大规模AI系统和真实业务场景
- 技术栈前沿，Agent+RAG是当前AI应用热点，技能积累价值高
- 团队技术氛围浓厚，有完善的基础设施支持
- 竞争激烈，需持续跟进前沿技术
- 适合有扎实后端基础、对AI应用落地充满热情，且具备较强业务抽象能力的开发者
缺点 / 挑战
- 对业务理解要求较高，需快速学习垂直行业知识
- 大模型应用稳定性与效果优化极具挑战，可能需要高强度迭代
角色解读
- 从AI应用开发工程师向大模型架构师或技术专家发展
- 深化对智能服务业务的理解，成长为业务与技术兼备的复合型人才
- 可横向拓展至其他AI应用方向（如搜索推荐、多模态等）
- 设计并开发面向智能服务的Agent系统，实现复杂对话场景下的意图理解与任务执行
- 基于大模型API完成RAG与工作流编排，结合垂直行业知识保障系统稳定性与扩展性
- 搭建自动化评测流水线，通过数据指标驱动大模型应用优化迭代
- 精通Java、Python或Go，具备混合语言开发能力
- 熟练掌握LangChain、LlamaIndex等Agent/RAG框架，熟悉向量数据库
- 具备大模型自动化评测经验，熟悉评测驱动开发范式
申请策略
- 提前了解蚂蚁数字科技的业务方向，思考AI能带来的价值
- 面试中多展示对Agent/RAG的理解和实际问题解决思路
- 突出AI应用项目经验，如Agent系统、RAG流水线、大模型评测等
- 强调编程语言掌握程度，尤其是Python+Java/Go的混合开发经历
- 展示业务理解和系统设计能力，最好有ToB或智能服务相关案例
- 补强大模型评测方法论，学习构建自动化评估数据集
- 深入LangChain或LlamaIndex源码，掌握其设计原理
- 了解智能服务行业背景，如客服系统、CRM等
面试指南
- STAR原则：描述场景、任务、行动和结果，突出技术难点和解决过程
- 分层次回答：先讲整体思路，再展开具体细节，最后总结收获
- 对比分析：对比不同方案优劣，展示技术判断力
- 请描述一个你设计过的Agent系统，并说明架构和关键决策
- 如何评估大模型在特定业务场景下的效果？你会设计哪些评测指标？
- 在实际项目中，你如何优化RAG的检索精度和生成质量？
- 谈谈你对Context管理和Prompt Engineering的经验
- 如果大模型在业务中表现不稳定，你会怎么排查和解决？
职位点评
73
综合评分
成都蚂蚁大厂，前沿AI技术栈，薪资可观，但WLB一般。
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职业发展的求职者，能接受一定的加班和现场办公。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利75
成长发展90
工作生活50
使命价值65
薪资福利
75中等
蚂蚁集团薪资水平在行业内具有竞争力，成都生活成本相对较低，福利完善，但具体薪资未披露。
薪资信号未披露（AI估算：25K-40K/月）
成长发展
90较高
职位聚焦最前沿的Agent/RAG技术，蚂蚁集团提供丰富的技术资源和培训，成长空间极大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Agent、RAG、LangChain、大模型、向量数据库、Prompt Engineering
业务类型profit_center
工作生活
50较低
成都办公，现场办公模式，未提及弹性工作，大厂可能存在一定加班。
工作模式仅现场办公
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
65中等
智能服务领域对社会有直接价值，蚂蚁集团在数字化服务方面影响力大，但行业竞争激烈。
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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