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【2026年第二批社招】高级AI云原生研发工程师-云原生部
【2026年第二批社招】高级AI云原生研发工程师-云原生部
发布于 3 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
Agent Orchestration
Ai Gateway
Llm Api
Rag
Spring Cloud Alibaba
值不值得投
74综合评分
综合评分 74
央企AI基础设施核心岗，技术栈前沿、项目落地场景丰富，稳定性强且WLB相对均衡。
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
3.4万
比人工智能中位数低
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 540 个在招 · 其中人工智能 10 个
市场机会
选择面较广
北京 · 人工智能 · 约 670 个在招
职位详情
关于这个职位
负责集团级云原生平台底座上的AI能力模块研发，涵盖AI网关、智能体编排与AI Coding工具
需精通Java与云原生技术栈，结合大模型API与Agent框架，推动AI原生应用在业务场景中的规模化落地与平台工程化迭代，保障系统高可用与安全性
最低要求
精通Java技术栈，熟练使用Spring Boot、Spring Cloud Alibaba，具备微服务、云原生平台实际开发经验，熟悉K8s、容器、CI/CD
熟悉Agent智能体技术，理解ReAct推理-行动循环、工具调用、多Agent编排及MCP协议
了解AgentScope Java等智能体框架，有框架二次开发或集成落地经验者优先
熟悉主流大模型API及私有化模型服务，了解OpenAI兼容API规范、流式输出、Function Calling、MCP等
了解Higress、AI Gateway等至少一种AI网关方案
有多模型路由、限流鉴权、配额计费、内容安全、缓存或可观测相关经验者优先
熟悉LangChain、LlamaIndex、Dify、AutoGen等至少一种Agent/LLM应用框架或平台
了解Prompt工程、RAG、向量数据库、工具调用、多Agent协作、Agent评测与可观测
有AI Agent编排引擎从0到1建设经验者优先
熟悉代码大模型、代码补全/生成/评审/单测/重构等技术
熟悉Qoder、TRAE、 Copilot等至少一种AI Coding工具或开源方案
工作职责
在现有集团级云原生平台底座之上，负责 AI 网关、智能体 Agent 编排、AI‑Coding 能力模块的设计、研发与迭代落地，支撑集团内部 AI 原生应用建设
负责AI网关研发，建设多模型接入、路由调度、协议适配、鉴权认证、限流熔断、配额计费、缓存加速、内容安全、审计与可观测能力
支持OpenAI兼容API、流式输出、Function Calling、MCP等
与Kubernetes、微服务、API网关、服务网格、可观测平台集成，支撑集团内外部AI应用统一接入与治理
负责AI Agent编排引擎研发，建设工作流/任务编排、工具调用、RAG、记忆管理、多Agent协作、状态管理、效果评测与可观测能力
打通数据中台、知识库、业务系统与云原生平台，推动AI Agent在业务场景中规模化落地
负责 AI‑Coding 能力建设，对接代码大模型，实现 IDE 对接、代码补全、代码解释、代码生成、代码评审等能力，完成能力服务化封装，对接内部 DevOps 流水线
负责AI云原生平台工程化：参与模型服务部署、推理优化、GPU调度、Serverless/KServe、向量数据库、消息队列、可观测与安全合规等核心模块研发，推动平台整体性能与稳定性持续迭代
参与 AI 原生相关技术调研与选型，对AgentScope Java、JoinAI、Hermes、MCP 协议等主流智能体框架做技术评估、适配改造与二次开发，输出技术方案与落地文档
优先资格
有框架二次开发或集成落地经验者优先
有多模型路由、限流鉴权、配额计费、内容安全、缓存或可观测相关经验者优先
有AI Agent编排引擎从0到1建设经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 依托央企头部平台资源，接触前沿AI网关与Agent编排技术
- 项目直接支撑集团核心业务，技术落地场景丰富且稳定
- 国企背景提供完善的福利保障与职业稳定性
- 技术栈更新极快，需持续跟进大模型与Agent生态演进
- 央企内部流程相对严谨，跨部门协同与需求对齐可能耗时较长
- 平台工程化要求高，需兼顾性能优化与安全合规
- 适合具备扎实后端与云原生基础，同时对AI基础设施与智能体技术有浓厚兴趣，追求技术深度与长期稳定发展的开发者
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 可向AI基础设施架构师或云原生技术专家方向深耕
- 也可转向AI平台产品负责人或技术管理岗，主导集团级AI战略落地
- 负责集团级云原生平台底座上AI能力模块（网关、Agent编排、AI Coding）的研发与迭代
- 搭建多模型接入、路由调度与安全管控的AI网关系统
- 推动AI Agent在业务系统中的规模化落地与工程化部署
- 精通Java生态与微服务架构，熟练掌握Kubernetes及容器化技术
- 深入理解大模型API规范、Prompt工程、RAG及向量数据库
- 熟悉主流Agent框架（LangChain/AutoGen等）及多智能体协作机制
申请策略
- 提前研究国家电投数字化转型方向，准备针对“AI+能源”场景的技术解决方案思路
- 面试时注重展示工程化落地能力与系统稳定性设计经验
- 突出Java微服务与K8s实战经验，详细列举AI网关或Agent框架的二次开发/集成案例
- 强调RAG、向量检索或多模型路由的实际落地成果
- 补充LangChain/LlamaIndex等主流Agent框架源码阅读与调优经验
- 掌握GPU调度、模型推理优化（如vLLM/TensorRT-LLM）及可观测性平台建设知识
面试指南
- 采用STAR法则阐述项目背景、技术选型依据、核心架构设计、遇到的瓶颈及解决方案、最终量化收益
- 重点突出系统可扩展性、容灾设计与性能指标
- 如何设计高可用、低延迟的AI多模型网关？
- 请详细说明你构建过的Agent编排引擎架构及难点
- 在云原生环境下，如何优化大模型推理服务的GPU资源调度？
- 复习K8s网络策略、Service Mesh原理及容器资源限制配置
- 梳理大模型服务部署流程（KServe/vLLM）及监控告警体系设计
- 准备1-2个完整的AI平台从0到1落地案例
职位点评
薪资福利70
成长发展85
工作生活65
使命价值75
薪资福利
70中等
国企平台提供稳定的薪酬结构与完善的福利保障，薪资水平符合北京高级技术岗位市场中位值，但现金激励上限可能不及互联网大厂。
薪资信号市场水准 (2.5千–4.2万/月)
成长发展
85较高
岗位聚焦AI网关、Agent编排与云原生平台前沿技术，技术栈先进且直接支撑集团核心业务，成长空间与技术深度极佳。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Java、Kubernetes、AI Gateway、Agent、RAG、LangChain、LLM、Spring Cloud
业务类型cost_center
工作生活
65中等
央企背景通常意味着相对规律的工作节奏与较好的工作生活平衡，但云原生与AI平台研发在项目攻坚期仍可能面临阶段性高强度投入。
工作模式未明确
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
75中等
致力于推动集团AI原生应用建设与能源行业数字化转型，技术成果具有明确的产业价值与社会影响力。
行业发展稳定成熟行业
社会影响正向社会影响力较高
创新程度积极采用新技术
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