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供应链产品技术部-AI应用开发工程师-电商基础链路方向
供应链产品技术部-AI应用开发工程师-电商基础链路方向
发布于 2 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公后端开发
后端开发
Prompt Engineering
Rag
Spring生态
分布式系统
后端开发
大模型(Llm)
微服务架构
电商业务
值不值得投
74综合评分
综合评分 74
核心业务线、AI技术融合、成长空间大、节奏偏快
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
2.8万
比后端开发中位数低
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 110 个在招 · 其中后端开发 2 个
市场机会
选择面较广
杭州 · 后端开发 · 约 200 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位主要负责电商基础链路（商详、交易、库存、履约等）核心系统的架构设计与研发
通过平台化思维沉淀通用能力，并重点探索AI大模型与Agent技术在业务场景中的落地应用，如智能商品理解与履约异常识别
需与产品、算法及上下游技术团队紧密协作，持续优化系统高可用性与用户体验
最低要求
本科及以上学历，计算机、软件工程、数据等相关专业，2年及以上 Java/后端开发经验
扎实的 Java 基础，掌握 JVM、并发编程、网络编程等核心知识
熟悉单元测试、Web 开发、数据库等基础技术
熟悉 Spring、SpringMVC、MyBatis 等主流开发框架
掌握常用数据结构与设计模式，具备良好的领域建模与业务抽象能力
具备平台化思维，有大型分布式系统、中台/平台化产品的设计与落地经验者优先
熟悉 SOA、消息队列、缓存、微服务等技术栈
有 AI 在业务中的落地经验，熟悉大模型（LLM）、RAG、Agent、Prompt Engineering 等其中一项或多项
有电商、供应链、交易履约等业务领域经验者优先
具备较强的业务理解与沟通能力，踏实靠谱、积极乐观，具备独立主动的学习习惯与良好的团队协作精神
工作职责
主导电商基础链路核心模块（商详、交易、库存、履约等）的架构设计、开发与性能优化，保障系统高可用、高并发、可扩展
以平台化思维抽象业务共性，沉淀可复用的业务组件与领域服务，支撑多业务方快速接入与迭代
探索并落地 AI/大模型/Agent 技术在电商基础链路中的应用（如智能商品理解、履约异常识别、交易风控辅助、库存智能预测等），推动 AI 能力从 Demo 走向生产
与产品、算法、上下游技术团队紧密协作，参与业务规划、技术方案评审，持续演进系统架构
关注前沿技术趋势，推动团队技术能力升级，参与技术分享与新人培养
优先资格
有大型分布式系统、中台/平台化产品的设计与落地经验者优先
有电商、供应链、交易履约等业务领域经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 深度接触电商核心交易链路，积累高并发、高可用系统实战经验
- 前沿AI技术（LLM/Agent）直接赋能真实业务，技术成长空间大
- 头部平台背书，内部技术氛围浓厚且培训体系完善
- 电商基础链路业务逻辑复杂，需快速理解跨部门协同流程
- 大厂内部竞争激烈，对代码质量与架构规范的要求极高
- 适合具备扎实Java功底、对AI工程化落地有热情，且能在复杂业务场景中保持技术敏锐度的开发者
缺点 / 挑战
- AI从Demo到生产落地面临工程化挑战，需平衡创新与系统稳定性
角色解读
- 向资深后端架构师或AI应用专家方向发展，深入掌握复杂业务系统的架构演进
- 拓展AI工程化能力，成为连接传统后端与前沿大模型技术的复合型技术人才
- 负责电商基础链路核心系统的架构设计与代码开发，保障高并发场景下的系统稳定性与扩展性
- 探索大模型与Agent技术在商品理解、履约风控等场景的业务落地
- 协同产品与算法团队，将AI能力从实验环境推向生产环境
- 扎实的Java后端基础与Spring生态熟练度，掌握微服务与分布式系统设计
- 熟悉LLM、RAG、Agent等AI应用技术栈
- 具备平台化思维与领域建模能力，能抽象通用业务组件
申请策略
- 提前研究目标业务线（如交易履约）的核心痛点与技术难点
- 准备1-2个完整的“技术选型-方案落地-效果验证”项目案例，面试时清晰阐述决策逻辑
- 突出Java后端项目经验，重点展示高并发处理、微服务拆分与性能优化案例
- 详细列举AI大模型相关项目，说明RAG/Agent在实际业务中的落地效果与量化指标
- 强化分布式系统中间件（如MQ、Redis）的深度原理学习
- 补充大模型微调、Prompt优化及向量数据库的实际操作经验
- 提升业务抽象能力，学习DDD（领域驱动设计）方法论
面试指南
- 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）结构化回答项目经历
- 针对技术问题，先阐述底层原理，再结合业务场景给出架构权衡，最后用数据证明优化效果
- 请介绍一个你主导的高并发系统优化案例，具体解决了哪些瓶颈？
- 如何设计基于LLM的RAG系统来处理非结构化业务数据？
- 在AI应用落地过程中，遇到模型幻觉或延迟过高时，你是如何排查和解决的？
- 复习Java并发编程、JVM调优及Spring源码核心机制
- 梳理大模型应用开发全流程，熟悉LangChain/LlamaIndex等框架及向量检索原理
- 了解电商交易链路的基础业务流程
职位点评
薪资福利75
成长发展85
工作生活60
使命价值70
薪资福利
75中等
杭州互联网大厂薪资处于市场中上水平，福利体系相对完善，但JD未明确披露具体薪酬结构与发放月数。
薪资信号市场水准 (2.0千–3.5万/月)
成长发展
85较高
岗位深度融合AI大模型与传统后端开发，技术栈前沿且业务场景丰富，能提供显著的技能跃迁与职业发展空间。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Java、LLM、RAG、Agent、Prompt Engineering、微服务
业务类型profit_center
工作生活
60中等
互联网大厂通常节奏较快，JD未提及弹性工时或远程办公，需做好应对高强度业务迭代与系统维护的心理准备。
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
70中等
致力于通过AI技术提升电商基础链路的智能化水平，改善商家与消费者体验，具有明确的业务价值与技术使命感。
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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