中国铝业集团有限公司
Python后端开发（为灵智能体平台）
Python后端开发（为灵智能体平台）
发布于 大约 16 小时前普通员工/个人贡献者
成都市
高级经验
全职员工
仅现场办公
本科
软件工程
RAG
LLM
后端开发
NoSQL
智能体平台
AI 估算 · 15k–25k
国企背景且需5年以上经验，AI方向有溢价，成都薪资水平属中上范围。
职位详情
关于这个职位
该职位负责中国铝业集团智能体平台的后端开发与优化，涉及大语言模型接入、RAG系统搭建及智能体定制化开发
要求5年以上Python经验，熟悉FastAPI及主流数据库，有AI平台或智能体开发背景者优先
工作地点在成都双流区，适合追求技术深度与AI工程实践的资深开发者
最低要求
政治素质好，理想信念坚定
遵纪守法、清正廉洁
勤勉尽责、求真务实
本科及以上学历，计算机、通信工程、数学、统计学、自动化、电子信息、信息管理、人工智能、机械类等相关专业
年龄一般不超过45周岁
五年以上软件开发经验
精通Python后端框架
熟练掌握关系型数据库、 NoSQL 数据库使用与性能优化
有较强的问题分析与解决能力，具备良好的沟通协作能力、自驱力与责任感
乐于探索AI技术与平台工程实践，对智能体、LLM 应用、知识管理等领域有浓厚兴趣
工作职责
负责智能体平台的后端服务设计、二次开发
参与平台核心业务逻辑的实现与优化
设计与优化数据库结构，制定高效的数据访问策略，保障大规模数据存储与查询的性能与安全性，支持多租户与高并发场景
制定并维护RESTful/异步API规范，与前端及客户端团队高效协作，完成接口联调、功能对接与数据交互，确保系统整体一致性
深度参与异步任务调度体系
结合智能体原生架构，参与插件市场、模型接入层、工作流引擎、知识库索引等模块的定制化开发，满足企业客户个性化与智能化需求
负责服务性能监控、日志分析、异常排查与线上问题处理，持续优化服务响应速度、资源利用率与系统稳定性
完成领导安排的其他工作
优先资格
有中大型 Web 应用、B端SaaS或智能体平台后端开发经验者优先
熟悉 FastAPI 优先
有Dify或类似开源智能体平台，如：LangChain、AutoGen、Chatflow、Coze 等的二次开发经验者优先
有实际的大语言模型，如：DeepSeek、Qween、文心一言、通义千问等接入、Prompt 编排、RAG 系统搭建或Agent开发经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 接触前沿AI技术（LLM、Agent、RAG），积累智能体平台实战经验
- 国企背景稳定，福利待遇有保障，适合长期发展
- 需要同时掌握多领域知识（后端、数据库、AI模型），学习曲线较陡
- 国企流程可能较繁琐，决策周期长，需适应组织文化
- 智能体领域仍在快速发展，技术迭代快，需持续跟进最新进展
- 适合有5年以上后端经验，对AI应用充满热情，希望在稳定平台中深入探索智能体技术的开发者
缺点 / 挑战
- 项目涉及企业级高并发场景，技术挑战大，能显著提升架构能力
角色解读
- 技术深耕：成为智能体平台架构师，主导AI基础设施设计与优化
- 管理方向：晋升为技术主管或团队负责人，带领后端团队完成复杂项目
- 跨领域发展：向AI产品经理或解决方案专家转型，结合业务推动智能化落地
- 负责智能体平台的后端服务设计与二次开发，主要使用Python及FastAPI框架
- 参与核心业务逻辑实现，包括数据库设计优化、API规范制定、异步任务调度等
- 深度集成大语言模型，构建RAG系统、Agent工作流，满足企业客户个性化需求
- 参与平台性能监控、异常排查与线上问题处理，持续优化系统稳定性
- 精通Python后端开发，熟悉FastAPI或类似框架，具备5年以上经验
- 熟练掌握关系型数据库（如PostgreSQL）和NoSQL数据库的性能优化
- 熟悉Dify、LangChain等智能体平台或具备LLM应用开发经验
- 具备良好的问题分析与团队协作能力，对AI技术有浓厚兴趣
申请策略
- 在简历和面试中展现对AI技术的兴趣和自驱学习能力，可分享技术博客或GitHub项目
- 了解中国铝业集团的业务背景，思考智能体平台如何赋能传统产业，展现你的业务洞察
- 突出Python后端项目经验，尤其是中大型Web应用或SaaS平台开发经历
- 强调与AI相关的项目，如LLM接入、RAG系统搭建、Agent开发等，附具体成果
- 展示数据库性能优化案例，包括SQL调优、NoSQL使用及高并发场景处理
- 提及对开源智能体平台（Dify、LangChain等）的熟悉或贡献
- 系统学习FastAPI框架，了解其异步特性和性能优势
- 动手实践Dify或LangChain，搭建一个简单的RAG或Agent Demo
面试指南
- 对于项目经验问题，使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）结构化回答
- 对于技术选型问题，对比多种方案的优劣，结合具体需求给出理由
- 对于架构设计问题，先分析业务场景和约束，再提出方案，并考虑扩展性与稳定性
- 请描述你过去参与的一个大型后端项目，重点说明你在其中的角色和技术难点
- 你对FastAPI和Django有什么比较？在什么场景下你会选择FastAPI？
- 你如何设计和优化一个支持高并发和多租户的数据库架构？
- 你是否有使用过LangChain或Dify？请分享一个你搭建的RAG系统或Agent案例
- 当线上服务出现性能瓶颈时，你的一般排查和优化流程是什么？
匹配度报告
68
综合匹配度
国企AI平台，技术前沿，薪资面议，需现场办公，适合技术驱动型人才。
适合人群
适合追求技术成长和前沿AI实践的开发者，愿意在稳定环境中接受挑战，对WLB要求不高。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利75
成长发展85
工作生活40
使命价值70
薪资福利匹配
75中等
国企上市巨头，薪资福利稳定，但未明确具体数字，需面议。公积金、年终奖等福利较好但JD未列出。
薪资信号面议 (15K-25K/月)
成长发展匹配
85较高
技术栈前沿（LLM、智能体、RAG），项目涉及企业级AI平台，成长空间大。但JD未明确提晋升通道或培训。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、FastAPI、Dify、LangChain、LLM、RAG、Agent、NoSQL、PostgreSQL
业务类型ambiguous
工作生活匹配
40较低
仅现场办公，地点在成都双流区（非核心市区），未提及弹性工作或远程，可能加班。
工作模式仅现场办公
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值匹配
70中等
国企背景，智能体平台赋能传统产业数字化转型，有一定社会价值。但JD未强调使命或社会影响。
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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