主分类：Agent系统开发
辅助：系统实施与集成（仅展示）
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
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"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "千问办公-大客户FDE工程师-杭州",
"job_level": "未披露",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "阿里集团",
"location": "杭州",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "技术类-开发"AI生成
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"company": {
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"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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"requirements": {
"working_years": 5,
"degree": "本科",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "深入客户真实业务现场，以生产级工程能力将钉钉 AI 原生能力转化为可上线、可评估、可持续演进的业务系统，并把一线经验沉淀为可复用的产品与工程能力。\n我们正在寻找愿意真正进入客户现场、用工程方式解决复杂业务问题的 FDE 工程师。你将服务于钉钉战略大客户及重大行业客户，围绕协同办公、组织管理、企业应用、知识服务与智能工作流等场景，基于钉钉 AI 原生能力、开放平台和企业级集成体系，与客户业务及技术团队并肩工作，把高价值需求转化为可上线、可度量、可持续演进的生产系统。\nFDE 的价值不止是完成一次技术验证，而是让 AI 真正进入客户的日常业务流程：用户持续使用，系统稳定运行，业务效果可以衡量，关键经验可以复制，并能反向推动钉钉产品与平台能力演进。",
"requirements_text": "1、具备 5 年及以上软件工程、企业应用研发或 AI 应用落地经验，有完整的生产系统建设记录；特别优秀者可根据实际能力适当放宽年限要求。\n2、具备扎实的软件工程基础，至少熟练掌握 Java、Python、JavaScript / TypeScript 中的一种，能够独立编写和审查生产级代码，并理解测试、版本管理、CI/CD、日志、监控与故障处理。\n3、 具备全栈技术视角，能够理解前端体验、后端服务、API、数据库、分布式系统、云环境和企业集成之间的关系，能够判断架构方案的可行性、边界和长期维护成本。\n4、具备 AI 原生应用实践，熟悉大模型应用开发、Prompt 设计、RAG / 企业知识、Agent、工具调用、工作流编排、模型选择、上下文管理及人机协同机制，至少有一个真实业务场景的生产经验。\n5、理解 AI 系统评估与可靠性建设，能够设计任务级评估、黄金样本、错误分类、自动与人工评分、回归测试和线上监控；能够结合准确性、延迟、成本、安全和采用情况做综合判断。\n6、熟悉或能够快速掌握钉钉产品体系、开放平台、组织与身份能力、企业应用集成、低代码、知识库、智能工作流和 AI 原生能力，并能基于平台边界做合理技术选型。\n7、理解企业级安全与治理要求，包括身份认证、最小权限、数据隔离、敏感信息保护、审计、合规、人工确认、故障降级与责任边界，能够把这些要求纳入系统设计。\n8、具备优秀的业务理解和产品判断能力，能够从客户语言中抽象出关键问题，识别真正高价值且可落地的场景，并将目标转化为清晰、可执行、可衡量的技术方案。\n9、具备成熟的客户沟通与共创能力，能够与业务负责人、一线用户、研发、架构、安全、数据及管理层进行不同深度的沟通，能够通过原型、数据和事实建立共识。\n10、具备强 Ownership 和不确定性下的问题解决能力，愿意进入复杂现场、快速学习陌生领域、主动发现风险并推动闭环；能够接受项目关键阶段的客户现场工作及必要出差。\n11、熟练使用 AI 编码工具提升研发效率，同时具备独立判断、代码审查、安全校验和工程兜底能力，不把 AI 生成结果直接等同于生产质量。\n加分项：\n• 有钉钉大客户、钉钉开放平台或钉钉企业应用的实际开发与生产落地经验。\n• 有企业数字化、协同办公、低代码、AI Agent、企业知识库、智能工作流或业务自动化项目经验。\n• 有金融、制造、能源、零售、政务、互联网等行业的深度场景经验，理解行业流程、数据与合规要求。\n• 有大模型应用在高并发、高可靠或高合规环境中的规模化经验，熟悉 LLMOps、评估平台、Tracing、可观测性或安全防护。\n• 有复杂企业系统集成经验，熟悉 SSO、OAuth、消息与事件机制、API 网关、数据同步、权限模型、微服务、容器或 Kubernetes。\n• 有把客户项目能力抽象为平台组件、SDK、模板、连接器、标准方案或开源项目的经历。\n• 有客户现场联合研发、创新孵化或从 0 到 1 构建企业级产品的经验，能够在资源有限、目标变化的环境中持续产出。",
"skills": [AI生成
"Python",
"JavaScript",
"TypeScript",
"Java",
"Kubernetes",
"分布式系统",
"微服务",
"数据库",
"可靠性",
"连接器",
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"大语言模型",
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"智能体开发"
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"fulltext": "千问办公-大客户FDE工程师-杭州\n千问办公-大客户FDE工程师-杭州\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\n深入客户真实业务现场，以生产级工程能力将钉钉 AI 原生能力转化为可上线、可评估、可持续演进的业务系统，并把一线经验沉淀为可复用的产品与工程能力。\n我们正在寻找愿意真正进入客户现场、用工程方式解决复杂业务问题的 FDE 工程师。你将服务于钉钉战略大客户及重大行业客户，围绕协同办公、组织管理、企业应用、知识服务与智能工作流等场景，基于钉钉 AI 原生能力、开放平台和企业级集成体系，与客户业务及技术团队并肩工作，把高价值需求转化为可上线、可度量、可持续演进的生产系统。\nFDE 的价值不止是完成一次技术验证，而是让 AI 真正进入客户的日常业务流程：用户持续使用，系统稳定运行，业务效果可以衡量，关键经验可以复制，并能反向推动钉钉产品与平台能力演进。\n\n职位要求\n1、具备 5 年及以上软件工程、企业应用研发或 AI 应用落地经验，有完整的生产系统建设记录；特别优秀者可根据实际能力适当放宽年限要求。\n2、具备扎实的软件工程基础，至少熟练掌握 Java、Python、JavaScript / TypeScript 中的一种，能够独立编写和审查生产级代码，并理解测试、版本管理、CI/CD、日志、监控与故障处理。\n3、 具备全栈技术视角，能够理解前端体验、后端服务、API、数据库、分布式系统、云环境和企业集成之间的关系，能够判断架构方案的可行性、边界和长期维护成本。\n4、具备 AI 原生应用实践，熟悉大模型应用开发、Prompt 设计、RAG / 企业知识、Agent、工具调用、工作流编排、模型选择、上下文管理及人机协同机制，至少有一个真实业务场景的生产经验。\n5、理解 AI 系统评估与可靠性建设，能够设计任务级评估、黄金样本、错误分类、自动与人工评分、回归测试和线上监控；能够结合准确性、延迟、成本、安全和采用情况做综合判断。\n6、熟悉或能够快速掌握钉钉产品体系、开放平台、组织与身份能力、企业应用集成、低代码、知识库、智能工作流和 AI 原生能力，并能基于平台边界做合理技术选型。\n7、理解企业级安全与治理要求，包括身份认证、最小权限、数据隔离、敏感信息保护、审计、合规、人工确认、故障降级与责任边界，能够把这些要求纳入系统设计。\n8、具备优秀的业务理解和产品判断能力，能够从客户语言中抽象出关键问题，识别真正高价值且可落地的场景，并将目标转化为清晰、可执行、可衡量的技术方案。\n9、具备成熟的客户沟通与共创能力，能够与业务负责人、一线用户、研发、架构、安全、数据及管理层进行不同深度的沟通，能够通过原型、数据和事实建立共识。\n10、具备强 Ownership 和不确定性下的问题解决能力，愿意进入复杂现场、快速学习陌生领域、主动发现风险并推动闭环；能够接受项目关键阶段的客户现场工作及必要出差。\n11、熟练使用 AI 编码工具提升研发效率，同时具备独立判断、代码审查、安全校验和工程兜底能力，不把 AI 生成结果直接等同于生产质量。\n加分项：\n• 有钉钉大客户、钉钉开放平台或钉钉企业应用的实际开发与生产落地经验。\n• 有企业数字化、协同办公、低代码、AI Agent、企业知识库、智能工作流或业务自动化项目经验。\n• 有金融、制造、能源、零售、政务、互联网等行业的深度场景经验，理解行业流程、数据与合规要求。\n• 有大模型应用在高并发、高可靠或高合规环境中的规模化经验，熟悉 LLMOps、评估平台、Tracing、可观测性或安全防护。\n• 有复杂企业系统集成经验，熟悉 SSO、OAuth、消息与事件机制、API 网关、数据同步、权限模型、微服务、容器或 Kubernetes。\n• 有把客户项目能力抽象为平台组件、SDK、模板、连接器、标准方案或开源项目的经历。\n• 有客户现场联合研发、创新孵化或从 0 到 1 构建企业级产品的经验，能够在资源有限、目标变化的环境中持续产出。\n深入客户真实业务现场，以生产级工程能力将钉钉 AI 原生能力转化为可上线、可评估、可持续演进的业务系统，并把一线经验沉淀为可复用的产品与工程能力。\n我们正在寻找愿意真正进入客户现场、用工程方式解决复杂业务问题的 FDE 工程师。你将服务于钉钉战略大客户及重大行业客户，围绕协同办公、组织管理、企业应用、知识服务与智能工作流等场景，基于钉钉 AI 原生能力、开放平台和企业级集成体系，与客户业务及技术团队并肩工作，把高价值需求转化为可上线、可度量、可持续演进的生产系统。\nFDE 的价值不止是完成一次技术验证，而是让 AI 真正进入客户的日常业务流程：用户持续使用，系统稳定运行，业务效果可以衡量，关键经验可以复制，并能反向推动钉钉产品与平台能力演进。\n1、具备 5 年及以上软件工程、企业应用研发或 AI 应用落地经验，有完整的生产系统建设记录；特别优秀者可根据实际能力适当放宽年限要求。\n2、具备扎实的软件工程基础，至少熟练掌握 Java、Python、JavaScript / TypeScript 中的一种，能够独立编写和审查生产级代码，并理解测试、版本管理、CI/CD、日志、监控与故障处理。\n3、 具备全栈技术视角，能够理解前端体验、后端服务、API、数据库、分布式系统、云环境和企业集成之间的关系，能够判断架构方案的可行性、边界和长期维护成本。\n4、具备 AI 原生应用实践，熟悉大模型应用开发、Prompt 设计、RAG / 企业知识、Agent、工具调用、工作流编排、模型选择、上下文管理及人机协同机制，至少有一个真实业务场景的生产经验。\n5、理解 AI 系统评估与可靠性建设，能够设计任务级评估、黄金样本、错误分类、自动与人工评分、回归测试和线上监控；能够结合准确性、延迟、成本、安全和采用情况做综合判断。\n6、熟悉或能够快速掌握钉钉产品体系、开放平台、组织与身份能力、企业应用集成、低代码、知识库、智能工作流和 AI 原生能力，并能基于平台边界做合理技术选型。\n7、理解企业级安全与治理要求，包括身份认证、最小权限、数据隔离、敏感信息保护、审计、合规、人工确认、故障降级与责任边界，能够把这些要求纳入系统设计。\n8、具备优秀的业务理解和产品判断能力，能够从客户语言中抽象出关键问题，识别真正高价值且可落地的场景，并将目标转化为清晰、可执行、可衡量的技术方案。\n9、具备成熟的客户沟通与共创能力，能够与业务负责人、一线用户、研发、架构、安全、数据及管理层进行不同深度的沟通，能够通过原型、数据和事实建立共识。\n10、具备强 Ownership 和不确定性下的问题解决能力，愿意进入复杂现场、快速学习陌生领域、主动发现风险并推动闭环；能够接受项目关键阶段的客户现场工作及必要出差。\n11、熟练使用 AI 编码工具提升研发效率，同时具备独立判断、代码审查、安全校验和工程兜底能力，不把 AI 生成结果直接等同于生产质量。\n加分项：\n• 有钉钉大客户、钉钉开放平台或钉钉企业应用的实际开发与生产落地经验。\n• 有企业数字化、协同办公、低代码、AI Agent、企业知识库、智能工作流或业务自动化项目经验。\n• 有金融、制造、能源、零售、政务、互联网等行业的深度场景经验，理解行业流程、数据与合规要求。\n• 有大模型应用在高并发、高可靠或高合规环境中的规模化经验，熟悉 LLMOps、评估平台、Tracing、可观测性或安全防护。\n• 有复杂企业系统集成经验，熟悉 SSO、OAuth、消息与事件机制、API 网关、数据同步、权限模型、微服务、容器或 Kubernetes。\n• 有把客户项目能力抽象为平台组件、SDK、模板、连接器、标准方案或开源项目的经历。\n• 有客户现场联合研发、创新孵化或从 0 到 1 构建企业级产品的经验，能够在资源有限、目标变化的环境中持续产出。",
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