优刻得
2027校招-应用开发
2027校招-应用开发
发布于 大约 13 小时前普通员工/个人贡献者
AI 估算 · 15k–22k · AI 参考估算
上海市
无经验要求
学历未注明
全职员工仅现场办公全栈开发
全栈开发
Ai Agent
Prompt Engineering
Sql
大模型Api
爬虫
值不值得投
72综合评分
综合评分 72
前沿AI应用开发岗，技术成长性高，产品构建导向，校招专属机会，WLB情况未披露。
从起薪待遇、成长路径、工作节奏和岗位方向综合评估，方便比较职业起点。
薪资怎么样
19K
比全栈开发中位数低
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
50 个在招 · 其中全栈开发 2 个
市场机会
选择面较广
全栈开发 · 约 140 个在招
职位详情
关于这个职位
这是一个面向2027届应届生的技术岗位，旨在培养既懂技术又关心产品的AI应用开发者
你将从用户问题出发，学习如何利用爬虫、大模型API等技术快速构建可用的AI产品，并深入系统底层，优化性能、体验与稳定性，成为一个真正的“产品构建者”
最低要求
届毕业应届生
对于AI相关技术有浓厚的兴趣：
熟悉主流爬虫框架（如 Scrapy, Playwright, Puppeteer, Selenium, CrawlerJS 等），有处理复杂动态网页和SPA应用的实战经验优先考虑
AI结合能力：了解常用大模型（如 Gemini, Claude, GPT）的 API 调用，能够利用 Prompt Engineering 或相关框架进行自动化数据标注与清洗
基础扎实：熟悉 Linux 环境（Ubuntu/CentOS），熟悉 SQL 及 NoSQL（Redis, MongoDB）数据库的使用，有使用 Docker 进行容器化部署优先考虑，
学习动力：对 AI Agent、自动化工作流有浓厚兴趣，乐于探索 Agent 如何与传统爬虫结合实现“自主导航”
优先资格
加分项
使用AI控制爬虫的调度任务，或者执行指定的浏览器操作优先
有个人开源项目或在 GitHub 上有相关爬虫/AI 工具链贡献者优先
了解分布式爬虫原理，有真实的数据爬取与清洗经验
熟悉浏览器底层原理及协议分析（HTTP2, TLS指纹, WebSocket）
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 技术栈前沿且实用：岗位要求融合了爬虫、大模型、自动化等当下热门的AI应用技术，能快速积累硬核技能
- “产品构建者”导向：不只是写代码，更强调从用户问题到产品落地的完整思维，对长期职业发展有益
- 校招专属成长通道：作为已上市公司，具备完善的人才培养体系和项目历练机会
- 技术深度与广度要求高：需要同时掌握爬虫、AI、数据库、部署等多方面知识，学习曲线较陡峭
- 适合对AI应用充满热情、不满足于单纯写代码、渴望理解业务并亲手打造产品的2027届计算机相关专业毕业生
- 你应该是技术基础扎实、乐于探索新事物、并具备一定自驱力的学习者
缺点 / 挑战
- 快速学习与适应压力：AI领域技术更新快，需要保持强烈的好奇心和持续学习的动力
- 平衡产品与技术：如何在快速验证产品想法和保证系统质量之间找到平衡，是一个持续挑战
角色解读
- 技术专家路线：深入爬虫、数据工程或AI应用领域，成为特定方向的技术攻坚能手
- 产品技术复合路线：在扎实技术基础上，向产品架构师或技术产品经理方向发展，主导创新产品构建
- 团队成长路线：积累项目经验和团队协作能力，未来有机会承担更复杂的技术模块或带领小型团队
- 深入理解用户问题，将其转化为可落地的AI应用或产品功能
- 运用爬虫技术（如Scrapy、Playwright）和大模型API（如GPT、Claude）获取、处理和生成数据
- 结合AI Agent和自动化工作流，构建能够自主导航或执行复杂任务的系统
- 负责从原型到部署的全流程，确保应用的性能、体验和稳定性
- 扎实的爬虫技术栈：熟悉主流框架，能处理复杂动态网页和SPA应用
- AI应用能力：了解主流大模型API，掌握Prompt Engineering，并能用于数据标注、清洗等任务
- 基础开发与运维技能：熟悉Linux、SQL/NoSQL数据库，有Docker容器化部署经验优先
- 持续学习与产品思维：对AI前沿（如Agent）有强烈好奇心，具备从用户角度思考问题的意识
申请策略
- 深入研究优刻得的云服务产品（如UAI, UFile），思考其与AI应用开发的结合点，在面试中展现你对公司的了解
- 准备一个能体现“产品构建者”思维的项目故事，清晰讲述从发现需求、技术选型、实现到优化的全过程
- 突出爬虫与AI结合的项目经历：即使课程设计或个人项目，展示用爬虫获取数据并用AI分析/处理的案例
- 强调技术栈匹配度：清晰列出掌握的爬虫框架、数据库、Linux命令和Docker使用经验
- 展示开源贡献或GitHub项目：特别是与爬虫、AI工具相关的，能直接证明你的技术热情和能力
- 体现产品意识：在项目描述中简述如何考虑用户体验或解决了一个具体的用户问题
- 深入一个大模型API的应用：选择GPT或Claude的API，完成一个从数据标注到内容生成的完整小Demo
- 实践分布式爬虫：在了解原理基础上，尝试用Scrapy-Redis等框架完成一个简单的分布式爬取任务
面试指南
- 技术问题（爬虫/AI/Linux/Docker）：采用STAR原则（情境-任务-行动-结果），重点阐述技术决策的原因、遇到的问题及解决方案，体现思考深度
- 架构/设计问题（如Agent设计）：先明确目标（完成什么任务），再分模块阐述（数据获取、理解、决策、执行），说明使用的技术栈及理由，最后提及可扩展性和健壮性考虑
- 理念/思维问题（如技术与产品）：结合具体项目经历，说明如何从用户问题出发定义需求，如何在技术实现中考虑易用性、性能和稳定性，以及如何通过技术迭代优化产品体验
- 请介绍一个你做过的爬虫项目，如何处理反爬和动态加载的？遇到过最大的技术挑战是什么？
- 你如何理解Prompt Engineering？请举例说明如何用它解决一个实际的数据处理问题
- 如果让你设计一个AI Agent来自动完成某个网页信息收集任务，你的整体架构和思路是怎样的？
- 你熟悉Linux的哪些操作？在日常开发和部署中，Docker是如何帮助你的？
- 你如何看待“技术”与“产品”的关系？在你过去的学习或项目中是如何体现的？
职位点评
薪资福利65
成长发展85
工作生活55
使命价值80
薪资福利
65中等
作为校招技术岗，具备基础的薪酬保障和公司平台背书，但具体薪资竞争力未在JD中明确。
薪资信号未披露（AI估算：15K-22K/月）
成长发展
85较高
岗位聚焦于前沿的AI应用开发（爬虫+大模型+Agent），技术栈现代且具有挑战性，为应届生提供了扎实的技术成长路径和产品思维培养机会。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Scrapy、Playwright、Prompt Engineering、Gemini、Claude、GPT、AI Agent、Docker、Linux
成长机会学习动力、乐于探索
业务类型profit_center
工作生活
55较低
JD未提及任何办公模式、工作时长或WLB相关信息，工作生活平衡状况无法判断，存在不确定性。
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
80较高
岗位要求探索AI Agent与传统技术的结合，具有创新和探索属性，属于AI应用开发这一增长赛道，能带来较强的技术驱动和创造价值的使命感。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
使命信号探索 Agent 如何与传统爬虫结合实现“自主导航”
创新程度积极采用新技术
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