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业务技术-AI应用研发工程师-资金结算方向
业务技术-AI应用研发工程师-资金结算方向
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人工智能
人工智能
Agent开发
Ai应用研发
Rag
分布式系统
大模型
微服务
资金结算
高并发
值不值得投
80综合评分
综合评分 80
前沿AI应用研发、资金场景高要求、技术成长空间大，但工作强度和WLB可能一般。
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
35K
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 150 个在招 · 其中人工智能 11 个
市场机会
选择面较广
杭州 · 人工智能 · 约 330 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位负责天猫资金结算平台的AI应用研发，需要精通Java和分布式系统，运用大模型和AI工具提升研发效能，开发智能服务如异常资金归因、工单辅助处理等，确保资金处理的准确性和稳定性
工作涉及核心系统设计、AI能力集成和生产级交付
最低要求
一、Java与分布式工程能力
本科及以上学历，计算机、软件工程、人工智能等相关专业优先
精通Java，深入理解集合、并发编程、线程模型、JVM、IO/NIO及网络编程等核心机制
熟练使用Spring Boot、Spring Cloud、MyBatis等主流框架，具备良好的系统设计、代码质量、单元测试和工程治理能力
熟悉微服务、RPC、消息队列、缓存、数据库和分布式任务调度，掌握限流、熔断、降级、重试、幂等、隔离及分布式一致性等常见方案
具备高并发、低延迟、高可用系统的实际研发经验，能够定位和解决线程、内存、GC、数据库、缓存及网络等线上问题
二、运用AI提升研发效能的能力
能熟练使用大模型及AI编程工具辅助需求分析、方案设计、编码、测试用例生成、代码审查、文档编写和问题排查
能结合代码、日志、监控、业务文档和历史案例设计有效的AI辅助方案，并将重复性的研发或业务支撑工作工具化、自动化
理解大模型的能力边界，能够对AI生成的代码、结论和操作建议进行验证，避免将未经校验的结果直接应用于资金链路
有使用AI提升研发交付、线上排障、运维处置或业务支撑效率的实际经验，能够说明具体场景和取得的效果
三、Agent应用研发能力
理解大模型基础概念及能力边界，了解Token、上下文窗口、Temperature、Top-P、KV Cache等基本原理
理解ReAct、Plan-and-Execute、Tool Use、Memory等Agent基础机制，能够根据任务特点选择确定性Workflow、单Agent或Multi-Agent方案
使用过Spring AI、LangChain/LangGraph、AgentScope或同类框架中的至少一种，能够完成Agent流程编排和核心模块开发
不要求精通多种框架
熟悉Function Calling、MCP、Skills或OpenAPI等工具接入方式，能够将结算查询、账务核对、异常诊断等业务接口封装为可稳定调用的工具
具备Prompt、上下文管理、RAG或其他知识注入方式的实践经验，能够有效使用结算规则、业务文档和历史案例
能针对模型输出错误、工具调用失败、超时、重复执行和异常循环等问题，设计参数校验、结果校验、重试、降级、回退及人工兜底机制
四、业务理解与生产保障能力
具备良好的业务理解和问题抽象能力，能够判断问题应由AI、业务规则、自动化流程还是传统工程方式解决
具备较强的生产稳定性和资金安全意识，重视数据一致性、权限隔离、敏感信息保护、结果校验、操作审计和人工复核
具备日志、指标和全链路追踪实践，能够定位模型推理、知识检索、工具调用及业务执行过程中的问题
能够通过基础测试集、业务指标和Bad Case分析验证应用效果，并持续推动方案优化
具备良好的沟通协作和项目推进能力，能够与业务、产品及上下游研发团队共同完成方案落地
工作职责
资金结算平台建设
参与货款结算、佣金清分、退款回流、对账核销、商家提现、跨境结算等核心系统的设计与研发，解决高并发、低延迟、数据一致性和故障恢复等工程问题，保障资金处理准确、稳定、安全和可追溯
AI业务应用研发
深入资金结算业务，识别适合使用AI解决的高价值问题，建设规则查询、异常资金归因、对账差异排查、工单辅助处理和商家智能服务等AI应用
结合业务特点，合理选择Agent、确定性工作流、规则系统或传统工程方案，推动AI能力真正创造业务价值
AI研发提效与能力沉淀
运用大模型和AI编程工具提升需求理解、系统设计、编码、测试、代码审查、文档沉淀、故障定位及运维处置效率
将有效实践沉淀为可复用的研发工具、知识库和工程组件，推动AI提效能力在团队内规模化应用
生产级系统交付
基于Java技术栈完成AI应用与现有结算系统的可靠集成，建设工具调用、知识检索、上下文管理、状态保持及异常恢复等能力
完善日志、监控、链路追踪和安全审计，通过限流、熔断、降级、重试、人工复核等机制，保障AI应用在资金场景中稳定、可控地运行
优先资格
有大型交易、支付清算、资金结算、账务核对或金融风控系统的研发经验
有生产级Agent、RAG、智能问答、异常诊断或AI Workflow上线经验
有使用AI显著提升研发、排障、运维或业务支撑效率的实际案例
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 技术栈前沿，结合AI和分布式系统，技能积累有价值
- 业务场景复杂（资金结算），能提升复杂问题解决能力
- 在大型企业平台，有良好的工程实践和资源支持
- 需要同时掌握Java工程和AI知识，学习曲线较陡峭
- 适合有扎实Java基础、对AI应用感兴趣、愿意深入业务场景并承担高责任的高级工程师
缺点 / 挑战
- 资金场景对稳定性和安全性要求极高，开发压力可能较大
- 可能面临高并发、低延迟的系统设计和运维挑战
角色解读
- 可以发展为AI技术专家，专注资金场景的AI解决方案
- 向技术管理方向发展，如团队负责人或系统架构师
- 深入业务领域，成为金融AI应用领域的专家
- 负责资金结算平台的核心系统设计与研发，解决高并发、数据一致性等工程问题
- 开发AI应用如异常资金归因、工单辅助处理，将大模型能力融入业务场景
- 使用AI编程工具提升研发效率，并将有效实践沉淀为可复用组件
- 集成AI应用到现有系统，保障稳定运行和资金安全
- 精通Java和分布式系统，熟悉Spring Boot等主流框架
- 熟练使用大模型和AI编程工具，理解Agent、RAG等AI应用机制
- 具备资金结算或金融业务理解，重视生产稳定性和安全性
- 良好的沟通协作和问题解决能力
申请策略
- 研究天猫的资金结算业务和技术栈，了解业务痛点
- 准备展示AI应用解决实际问题的项目案例，突出效果
- 突出Java和分布式系统经验，如高并发系统设计案例
- 展示AI应用开发经验，特别是Agent、RAG等实践项目
- 强调资金结算或金融业务相关经验，体现业务理解
- 提供使用AI提升研发效率的具体案例和效果
- 学习Agent开发框架，如LangChain或Spring AI
- 深入理解大模型原理和工程化应用，如Prompt优化
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）描述项目经验
- 结合具体业务场景说明AI应用的价值和实现方案
- 强调工程化措施，如限流、熔断、降级等，保障生产稳定
- 请描述一个你开发的高并发分布式系统案例，遇到什么问题？如何解决？
- 如何使用AI技术解决业务问题？请举例说明你在项目中的实践
- 你对Agent架构有了解吗？如何设计一个异常诊断Agent？
- 如何保证AI应用在资金场景中的稳定性和安全性？
- 你对大模型的能力边界有什么理解？在项目中如何应用？
职位点评
薪资福利85
成长发展90
工作生活60
使命价值80
薪资福利
85较高
职位在大型企业平台，薪资水平有竞争力，但具体未披露。
薪资信号面议 (25K-45K/月)
成长发展
90较高
涉及AI、分布式系统等前沿技术，有明确的研发提效和能力沉淀要求，技能成长机会多。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Java、大模型、Agent、RAG、分布式系统
成长机会将有效实践沉淀为可复用的研发工具、推动AI提效能力在团队内规模化应用
业务类型profit_center
工作生活
60中等
职位描述未提及工作模式或WLB信息，但资金场景可能要求高稳定性和响应速度。
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
资金结算保障交易安全和商家服务，对业务有直接影响，技术应用有实际价值。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
使命信号保障资金处理准确、稳定、安全和可追溯
创新程度积极采用新技术
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