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AI Native 全栈工程师-电商平台治理（智能体/agent开发）
AI Native 全栈工程师-电商平台治理（智能体/agent开发）
发布于 大约 18 小时前普通员工/个人贡献者
上海市 / 杭州市
中级经验
全职员工
仅现场办公
本科
软件工程
分布式系统
微服务
全栈开发
Agent开发
智能体
Ai Coding
规则引擎
电商治理
AI 估算 · 25k–45k
AI原生全栈岗位，结合智能体开发，技术门槛高，薪资具备竞争力。
职位详情
关于这个职位
作为小红书电商平台治理团队的AI原生全栈工程师，你将负责开发智能体/agent系统，支持规则引擎、处置平台、人机协同审核等核心业务，保障消费者权益并维护平台秩序
需要精通Java和微服务架构，同时具备AI Coding或智能体开发经验，对电商治理有浓厚兴趣
最低要求
本科学历（优先），至少2年服务端研发工作经验，熟练掌握至少一门编程语言，精通Java加分
计算机基础好，熟练掌握常用的数据结构，具备良好的编程能力
熟悉微服务相关技术，对各种开源框架Spring，Dubbo等有深入了解，对框架本身有过开发或重构者可优先考虑
热爱技术 AND/OR 电商行业，对生态治理有一定兴趣度
工作职责
从业务支持角度而言，我们要支持交易治理业务顺利发展，包括但不限于商家宣教、假货打击、纠纷仲裁、信用评价等工作，最终保障消费者权益、营造公平的营商环境、制定并维护平台的电商秩序等
从技术建设角度而言，我们要完成交易治理业务的平台建设，包括但不限于高性能的规则引擎、可解释的处置平台、人机协同的审核平台、大数据情报感知中心等
优先资格
加分项：AI Coding/智能体/agent开发技能及项目经验加分
具备电商、治理业务经验
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 小红书作为大型互联网平台，技术栈先进，有机会接触AI前沿应用
- 电商治理是核心业务，发展空间大
- 团队技术氛围好，鼓励创新
- 需要同时掌握全栈开发和AI agent技能，学习曲线陡峭
- 治理业务涉及复杂规则和决策，需要理解业务细节
- 适合有2年以上Java开发经验，对AI和智能体开发感兴趣，愿意深入电商治理领域的工程师
缺点 / 挑战
- 可能面临较高的工作强度
角色解读
- 从全栈工程师成长为技术专家，深入治理领域
- 转向AI agent架构师，负责智能体系统设计
- 在电商平台治理领域成为业务专家，晋升技术管理
- 负责电商平台治理业务的技术支持，开发智能体/agent系统来辅助商家宣教、假货打击等
- 构建高性能规则引擎、可解释处置平台和人机协同审核平台
- 利用大数据和AI技术进行情报感知和分析
- 精通Java及Spring、Dubbo等微服务框架
- 熟悉分布式系统和常用数据结构
- 具备AI Coding和智能体开发经验优先
- 对电商治理业务有热情
申请策略
- 在简历中体现对电商治理的兴趣，可以附上相关博客或思考
- 突出Java和微服务项目经验，特别是Spring、Dubbo相关
- 强调AI Coding或智能体项目经历，哪怕是小项目
- 展示对电商或治理业务的理解
- 补充智能体开发框架知识，如LangChain、AutoGPT等
- 学习规则引擎和审核系统设计
面试指南
- 技术问题用STAR法则，突出挑战和解决方案
- 开放性问题结合业务理解和技术选型思考
- 请介绍一下你参与过的微服务项目架构？
- 你如何设计一个可扩展的规则引擎？
- 你对AI agent在电商治理中的应用有什么想法？
- 如何处理高并发下的规则匹配？
- 你如何看待人机协同审核？
- 复习Java并发、微服务设计模式
职位点评
71
综合评分
大厂AI前沿岗位，薪资优厚技术新，但工作地点限制且WLB一般。
更适合这类人
适合追求技术成长、对AI应用感兴趣、愿意接受一定工作强度的求职者。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利80
成长发展85
工作生活50
使命价值70
薪资福利
80较高
小红书薪资水平在互联网行业具有竞争力，但JD未明确具体薪资和福利，需在面试中确认。
薪资信号未披露（AI估算：25K-45K/月）
成长发展
85较高
职位涉及AI智能体等前沿技术，技术成长空间大，但JD未明确提及晋升通道或培训机制。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Java、Spring、Dubbo、AI Coding、智能体、agent、规则引擎
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
要求现场办公，未提及弹性工作或远程，工作灵活性较低。
工作模式仅现场办公
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
70中等
电商治理业务具有社会价值，保障消费者权益，但行业竞争激烈，创新压力大。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
使命信号保障消费者权益、营造公平营商环境
创新程度积极采用新技术
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