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蚂蚁集团-大模型研发工程师（国际化）-健康事业群
蚂蚁集团-大模型研发工程师（国际化）-健康事业群
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人工智能
人工智能
Ai Agent
Langgraph
向量数据库
多语言处理
大模型应用
微服务架构
值不值得投
80综合评分
综合评分 80
前沿AI技术栈、国际化高潜业务、强发展导向，兼顾技术深度与业务广度。
从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
5.8万
比人工智能中位数高
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 870 个在招 · 其中人工智能 45 个
市场机会
选择面较广
杭州 · 人工智能 · 约 460 个在招
职位详情
关于这个职位
本职位专注于蚂蚁阿福国际业务的大模型应用层架构设计与开发，针对多语言及多地医疗规范差异，构建高效、个性化的健康咨询与诊疗辅助服务
候选人需深入掌握AI Agent开发框架与上下文工程技术，在多角色、多国情场景下保障系统高可用性、数据合规性与模型效果一致性，并持续推动应用层技术迭代与架构演进
最低要求
学历背景：本科及以上学历，计算机科学、软件工程、人工智能等相关专业优先
经验要求：5年及以上后端研发经验，其中2年及以上 AI Agent / 大模型应用平台研发经验，有完整AI Agent 产品研发经历者优先
技术能力：
● 精通Java/Python中至少一种主流编程语言，熟练掌握微服务架构、RESTful API 设计与开发
● 深入理解大模型 Agent 核心原理，熟练使用LangChain，LangGraph，Claude Code等 Agent 开发框架，具备工具调用、任务编排、记忆机制开发经验
● 熟悉主流大模型的调用与适配，掌握向量数据库与知识库检索技术
● 具备高并发、高可用系统设计经验，熟练使用 Docker、Kubernetes 等容器化与编排技术
软素质：具备较强的问题分析与解决能力，良好的沟通协作意识，能够在快速迭代环境中高效推进工作，对 AI 技术有强烈热情
工作职责
负责蚂蚁阿福国际业务的大模型应用层设计与实现，深刻理解模型调用编排、多模型路由、降级与容错机制等，保障多语言、多地区场景下的服务稳定性与效果一致性
具备良好的业务感觉与AI Native思维，理解业务需求、业务价值点与AI产品设计，能区分普通产品交付与AI产品交付的差异
在需求支撑过程中有独立的技术判断与审美，参与效果标准的制定与验收，独立交付完善的AI产品而非仅实现需求
深刻理解Harness、Loop Engineering等思想，围绕"存量智能体基建"与"业务/评测的正负反馈"，以自动化、AI化手段搭建高效、个性化的迭代体系，在国际业务多角色、多国情特点下实现迭代效果与迭代速度的最优解
围绕保障国际业务服务效果，负责阿福国际业务的Context Engineering，负责多语言医学、药品、疾病等知识/文件的落地
配合Agentic Search、长上下文与记忆管理、跨会话状态维护等能力优化，提升模型在国际业务场景下的事实准确性与回答质量
在业务落地过程中识别架构短板，推动应用层能力的持续优化
对现有编排、智能体配置等基础设施无法覆盖的需求，形成清晰的技术判断与改进建议
配合海外建站与合规链路建设，参与医疗合规数据存取、合规流量转发相关工作，在满足合规与效果前提下打通国内已有能力与海外业务诉求
跟踪大模型应用工程领域前沿进展，结合国际业务场景开展技术探索与原型验证，为应用层架构的长期演进提供技术储备
优先资格
参与过企业级 AI Agent 平台架构设计，或有 To B 领域 AI 产品研发经验
拥有开源项目贡献经历或相关技术专利 / 论文
有多模态AI经验，多模态AI服务建设经验
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 聚焦前沿大模型与Agent技术，技术栈领先且落地场景丰富（跨境医疗）
- 依托头部科技平台资源，拥有海量真实业务数据与高并发实战机会
- 国际化视野拓展能力强，有利于积累跨境合规与技术出海经验
- 跨部门协同与海外链路对接可能增加沟通成本
- 适合具备扎实后端基础、对AI Agent与大模型应用有浓厚兴趣，且能适应快节奏、高复杂度业务环境的资深工程师
缺点 / 挑战
- 需同时应对多语言、多国医疗规范及数据合规挑战，业务逻辑复杂度高
- 大模型应用效果调优难度大，需持续跟进前沿技术并保持快速迭代压力
角色解读
- 可向大模型应用架构师或AI技术专家方向发展，深耕Agent生态与多模态技术
- 也可转向AI产品负责人或海外业务技术管理岗，主导全球化AI医疗项目的技术规划
- 负责蚂蚁阿福国际业务的大模型应用层架构设计与开发，构建多语言医疗AI服务
- 利用LangChain/LangGraph等框架构建AI Agent，优化上下文工程与检索机制
- 跟进海外合规要求，打通国内外技术栈，保障系统高可用与效果一致性
- 精通Java或Python及微服务架构，深入掌握大模型Agent开发框架与工具调用机制
- 熟悉向量数据库、RAG技术及高并发系统设计
- 具备AI Native思维与业务落地能力，了解海外数据合规流程
申请策略
- 提前研究蚂蚁阿福产品形态及跨境医疗AI应用场景，准备体现AI Native思维的项目案例
- 面试时重点展示技术选型依据、效果评估指标及故障排查经验
- 突出5年以上后端研发与2年以上AI Agent/大模型项目经验，详细列举LangChain/LangGraph实战案例
- 强调高并发系统设计、向量检索优化及多语言/NLP相关成果
- 展示对海外合规或跨境业务的理解
- 深入钻研LangGraph等最新Agent编排框架，掌握Prompt Engineering与Context Engineering最佳实践
- 补充海外数据隐私法规（如GDPR）基础知识，提升多模态AI处理能力
面试指南
- 采用STAR法则描述项目背景、技术选型、实施细节与量化成果
- 针对效果问题，阐述RAG优化、Prompt调优、人工反馈强化学习及自动化评测体系的组合方案
- 针对高并发，说明异步处理、流式输出、本地缓存与模型路由策略
- 请分享一个你使用LangChain/LangGraph构建复杂Agent的完整案例，遇到的最大挑战是什么？
- 如何在大模型应用中保证多语言场景下的事实准确性与低幻觉率？
- 面对高并发请求，如何设计大模型服务的降级、熔断与缓存策略？
- 复习大模型核心原理（Attention机制、Tokenization）、Agent架构模式（ReAct、Plan-and-Execute）及常见框架源码
- 梳理过往项目中关于性能优化、故障恢复的具体数据
职位点评
薪资福利85
成长发展90
工作生活60
使命价值75
薪资福利
85较高
头部科技企业提供具有市场竞争力的薪酬结构与完善福利体系，对补偿性动机满足度较高。
薪资信号未披露（AI估算：4.5千–7.0万/月）
成长发展
90较高
岗位深度绑定大模型与AI Agent前沿技术，提供丰富的国际化业务实战场景与技术探索空间，发展性动机满足度极高。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LangChain、LangGraph、AI Agent、大模型、向量数据库、Kubernetes、Context Engineering
成长机会跟踪大模型应用工程领域前沿进展、结合国际业务场景开展技术探索与原型验证、为应用层架构的长期演进提供技术储备
业务类型profit_center
工作生活
60中等
互联网研发节奏较快，虽未明确加班情况，但国际化业务与快速迭代特性暗示一定工作压力，WLB满足程度中等。
工作模式未明确
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
75中等
致力于将AI医疗能力推向全球，助力跨境健康服务普惠，具备一定的社会价值与行业使命感，意义感动机满足度较好。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
使命信号加速推进健康医疗AI能力的全球化落地、构建好效果、个性化的健康咨询、诊疗辅助服务
创新程度积极采用新技术
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