益海嘉里金龙鱼
IT储备生【AI全栈开发】(016009)
IT储备生【AI全栈开发】(016009)
发布于 大约 9 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公全栈开发
全栈开发
Ai工程化
Llamaindex
向量数据库
值不值得投
69综合评分
综合评分 69
AI全栈开发储备生，技术前沿、成长空间大，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。
薪资怎么样
28K
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
约 240 个在招
市场机会
选择适中
上海 · 全栈开发 · 37 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位是益海嘉里金龙鱼的IT储备生，专注于AI全栈开发
负责AI应用产品的前后端开发与架构设计，实现从模型到产品的端到端落地
工作涉及多种技术栈，包括C#、Java、Python等，并需对接大语言模型和机器学习算法，优化多端用户体验
最低要求
计算机相关专业本科及以上学历，3年以上全栈开发经验
多语言后端能力：具备扎实的编程功底，拥有 C#、Java、Python 多语言开发经验，能够根据项目需求灵活切换技术栈（如使用 Python 进行 AI 逻辑处理，使用 C# 或 Java 构建高并发企业级业务服务）
前端与移动端能力：◦熟练掌握 HTML/CSS/JavaScript/TypeScript，熟悉 React 或 Vue 等主流前端框架
◦具备移动端开发经验，熟悉微信小程序/支付宝小程序开发，或有 React Native、Flutter、Uni-app 等跨平台 App 开发经验
AI 工程化经验：◦熟悉 LangChain、LlamaIndex 或 Semantic Kernel 等 AI 应用开发框架
◦有 OpenAI、Azure AI 或国内主流大模型（如通义千问、文心一言）的 API 对接与调优经验
◦熟悉向量数据库（如 Milvus, Pinecone, Chroma, Elasticsearch）的使用
了解 Docker、K8s 等容器化技术，有 CI/CD 自动化部署经验
工作职责
负责 AI 应用产品的前后端开发与架构设计，实现从模型到产品的端到端落地
根据业务场景灵活选用 C#、Java 或 Python 进行高性能后端服务开发，并对接大语言模型（LLM）或机器学习算法接口
负责 AI 应用的前端交互开发，涵盖 Web 端、移动端 App 及小程序，优化多端用户体验，实现流式输出、实时对话等复杂交互
搭建和维护 RAG（检索增强生成）系统，包括向量数据库的搭建、文档解析与检索优化
负责 AI 应用的工程化部署、性能优化及系统稳定性维护
完成领导交办的其他工作
优先资格
具备先进的 AI Coding 工程化思维，深入理解 SDD（规格驱动开发）与 Harness（约束思维）等主流编程思想，并有实际的 AI 辅助开发落地实践经验
有实际的 AIGC、Chatbot 或智能助手类产品的完整开发上线经验（含移动端落地）
具备异构系统架构经验，能够处理 Python AI 服务与 C#/.NET 或 Java/Spring 业务系统的高效通信与集成
有开源项目贡献或技术博客输出习惯
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 技术栈前沿，涉及AI全栈开发，能快速积累端到端项目经验
- 公司平台大，已上市企业，资源丰富，项目实战性强
- 职责全面，涵盖前后端、AI集成和部署，技能提升空间大
- 技术要求高，需要掌握多语言和AI工程化经验，学习曲线陡峭
- 适合有3年以上全栈开发经验，对AI应用开发感兴趣，追求技术成长并能适应大平台节奏的开发者
缺点 / 挑战
- 可能面临高并发、性能优化和系统稳定性挑战
- 储备生身份可能伴随轮岗、培训任务和较高工作强度
角色解读
- 从全栈开发工程师向AI架构师或技术专家发展，深入AI领域
- 积累AI产品经验后，可转向技术管理、产品管理或解决方案架构
- 在AI工程化方向深耕，成为行业内的技术骨干或顾问
- 负责AI应用产品的全栈开发，包括前后端设计和架构，实现模型到产品的落地
- 对接大语言模型和机器学习算法，使用多种编程语言开发高性能后端服务
- 优化多端用户体验，处理流式输出、实时对话等复杂交互场景
- 搭建和维护RAG系统，包括向量数据库和文档检索优化
- 多语言后端开发能力（C#, Java, Python），能灵活切换技术栈
- 前端框架熟练（React/Vue）和移动端开发（小程序/跨平台App）
- AI工程化经验，熟悉LangChain、LlamaIndex等框架和大模型API对接
- 容器化技术（Docker/K8s）和CI/CD自动化部署能力
申请策略
- 了解益海嘉里金龙鱼的业务方向和AI战略，展示对行业的兴趣
- 准备个人项目或开源贡献，体现AI辅助开发思维和实践
- 突出多语言后端开发项目，特别是C#、Java、Python在复杂业务中的应用
- 展示AI相关实践，如使用LangChain搭建应用或对接大模型API的经验
- 强调前端和移动端成果，如开发小程序或跨平台App提升用户体验
- 补充容器化部署和CI/CD流程的实践经验
- 深化AI工程化框架（如LangChain、LlamaIndex）和向量数据库的使用
- 学习RAG系统设计和优化，提升检索生成能力
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）结构化回答项目问题，突出技术决策和成果
- 结合具体技术细节，如框架选择、架构设计，展示系统思维和问题解决能力
- 强调性能优化、错误处理和团队协作，体现工程化实践
- 描述一个你使用多语言开发后端服务的项目经验，如何解决技术冲突？
- 如何设计一个RAG系统来优化检索生成？有哪些关键组件？
- 你在AI应用开发中如何平衡性能和稳定性？举例说明
- 解释一下你对AI Coding工程化思维的理解，并举例实践
- 你如何处理Python AI服务与Java业务系统的集成？遇到过哪些挑战？
职位点评
薪资福利70
成长发展85
工作生活50
使命价值65
薪资福利
70中等
职位要求3年以上经验，位于上海，薪资预计有市场竞争力，但JD未披露具体薪资和福利，满足程度中等。
薪资信号未披露（AI估算：20K-35K/月）
成长发展
85较高
涉及AI全栈开发，技术前沿，有学习成长空间，但需要高强度学习和技能拓展，满足程度较高。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI、LLM、RAG、LangChain、向量数据库、Docker、Kubernetes
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
未明确工作模式，可能为现场办公，WLB信号不足，满足程度有限。
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
65中等
公司是食品行业巨头，AI应用用于业务优化，社会影响力中性，满足程度一般。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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