主分类：全栈研发
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
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"job": {
"job_title": "千问办公-AI全栈工程师-AI硬件",
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"job_category": "技术类-开发"AI生成
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"company_website": "alibaba.com",
"company_description": "钉钉提供企业沟通、协同办公和组织数字化工具。"
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
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"degree": "本科",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1、负责 AI 驱动应用的核心架构设计与开发，打通前端交互、后端服务、数据链路与 AI 模型能力，构建端到端可落地的智能化产品能力； \n2、构建稳定、高可用、可扩展的后端服务体系，熟悉分布式架构、消息中间件、缓存、远程调用、任务调度等核心技术，支撑复杂业务逻辑、高并发场景及 AI 应用的异步化、长链路执行需求； \n3、负责LLM及多模态 AI 能力的集成、编排与工程化落地，持续优化 Prompt Engineering、Context Engineering、RAG、工具调用、成本控制与效果评估体系； \n4、结合业务场景进行技术选型、领域建模与 AI 应用流程设计，能够设计并实现复杂的 Agentic Flow、AI Workflow、MCP 工具链或人机协同流程； \n5、具备技术 Owner 意识，能够主导关键模块从方案设计、技术攻坚到上线运维的完整交付，并能沉淀工程规范、辅导团队成员，提升团队在 AI 时代的工程交付能力。",
"requirements_text": "1、精通 Java、Python 等后端开发语言，具备扎实的工程编码能力和良好的代码质量意识； \n2、具备良好的面向对象编程经验，深入理解 OO、AOP 思想，熟悉常用设计模式；精通多线程编程，熟悉分布式系统、缓存、消息队列、RPC、任务调度等机制；熟悉 JVM，包括内存模型、类加载机制、GC 调优及性能优化； \n3、具备 AI 辅助下的全栈交付能力，能够利用 AI 编程工具提升研发效率，独立完成从前端页面、后端接口、数据存储到 AI 能力接入的端到端开发； \n4、对LLM及Agent应用有浓厚兴趣和实际项目经验，理解模型能力边界，具备 Prompt 调优、上下文管理、模型评测、效果优化和成本优化经验者优先； \n5、熟悉以下 AI 工程技术中的一种或多种： LangChain / LangGraph / Agent Framework / Skills ，并具备将其应用到真实业务场景中的能力。",
"skills": [AI生成
"Python",
"Java",
"分布式系统",
"性能优化"
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"preferred_qualifications": "4、对LLM及Agent应用有浓厚兴趣和实际项目经验，理解模型能力边界，具备 Prompt 调优、上下文管理、模型评测、效果优化和成本优化经验者优先",
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"fulltext": "千问办公-AI全栈工程师-AI硬件\n千问办公-AI全栈工程师-AI硬件\n\n基础信息\n职位类别：技术类-开发\n工作地点：杭州\n\n职位描述\n1、负责 AI 驱动应用的核心架构设计与开发，打通前端交互、后端服务、数据链路与 AI 模型能力，构建端到端可落地的智能化产品能力； \n2、构建稳定、高可用、可扩展的后端服务体系，熟悉分布式架构、消息中间件、缓存、远程调用、任务调度等核心技术，支撑复杂业务逻辑、高并发场景及 AI 应用的异步化、长链路执行需求； \n3、负责LLM及多模态 AI 能力的集成、编排与工程化落地，持续优化 Prompt Engineering、Context Engineering、RAG、工具调用、成本控制与效果评估体系； \n4、结合业务场景进行技术选型、领域建模与 AI 应用流程设计，能够设计并实现复杂的 Agentic Flow、AI Workflow、MCP 工具链或人机协同流程； \n5、具备技术 Owner 意识，能够主导关键模块从方案设计、技术攻坚到上线运维的完整交付，并能沉淀工程规范、辅导团队成员，提升团队在 AI 时代的工程交付能力。\n\n职位要求\n1、精通 Java、Python 等后端开发语言，具备扎实的工程编码能力和良好的代码质量意识； \n2、具备良好的面向对象编程经验，深入理解 OO、AOP 思想，熟悉常用设计模式；精通多线程编程，熟悉分布式系统、缓存、消息队列、RPC、任务调度等机制；熟悉 JVM，包括内存模型、类加载机制、GC 调优及性能优化； \n3、具备 AI 辅助下的全栈交付能力，能够利用 AI 编程工具提升研发效率，独立完成从前端页面、后端接口、数据存储到 AI 能力接入的端到端开发； \n4、对LLM及Agent应用有浓厚兴趣和实际项目经验，理解模型能力边界，具备 Prompt 调优、上下文管理、模型评测、效果优化和成本优化经验者优先； \n5、熟悉以下 AI 工程技术中的一种或多种： LangChain / LangGraph / Agent Framework / Skills ，并具备将其应用到真实业务场景中的能力。\n1、负责 AI 驱动应用的核心架构设计与开发，打通前端交互、后端服务、数据链路与 AI 模型能力，构建端到端可落地的智能化产品能力； \n2、构建稳定、高可用、可扩展的后端服务体系，熟悉分布式架构、消息中间件、缓存、远程调用、任务调度等核心技术，支撑复杂业务逻辑、高并发场景及 AI 应用的异步化、长链路执行需求； \n3、负责LLM及多模态 AI 能力的集成、编排与工程化落地，持续优化 Prompt Engineering、Context Engineering、RAG、工具调用、成本控制与效果评估体系； \n4、结合业务场景进行技术选型、领域建模与 AI 应用流程设计，能够设计并实现复杂的 Agentic Flow、AI Workflow、MCP 工具链或人机协同流程； \n5、具备技术 Owner 意识，能够主导关键模块从方案设计、技术攻坚到上线运维的完整交付，并能沉淀工程规范、辅导团队成员，提升团队在 AI 时代的工程交付能力。\n1、精通 Java、Python 等后端开发语言，具备扎实的工程编码能力和良好的代码质量意识； \n2、具备良好的面向对象编程经验，深入理解 OO、AOP 思想，熟悉常用设计模式；精通多线程编程，熟悉分布式系统、缓存、消息队列、RPC、任务调度等机制；熟悉 JVM，包括内存模型、类加载机制、GC 调优及性能优化； \n3、具备 AI 辅助下的全栈交付能力，能够利用 AI 编程工具提升研发效率，独立完成从前端页面、后端接口、数据存储到 AI 能力接入的端到端开发； \n4、对LLM及Agent应用有浓厚兴趣和实际项目经验，理解模型能力边界，具备 Prompt 调优、上下文管理、模型评测、效果优化和成本优化经验者优先； \n5、熟悉以下 AI 工程技术中的一种或多种： LangChain / LangGraph / Agent Framework / Skills ，并具备将其应用到真实业务场景中的能力。",
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