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": "全栈研发工程师",
"job_level": "校招",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "千问办公",
"location": "杭州",
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"job_category": "技术类"AI生成
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"company": {
"company_name": "阿里巴巴集团",
"company_industry": "电子商务 / 云计算 / 人工智能",
"company_size": "10000人以上",
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"company_description": "阿里巴巴集团面向消费者和企业提供电子商务、云计算及人工智能服务。"
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"compensation": {
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"currency": "未披露",
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
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"degree": "计算机相关专业本科及以上学历",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1、参与 AI 应用基础设施搭建与任务编排引擎设计，整合 RAG、多模态及工具调用能力，协助构建高可用的 Agent 系统；\n2、基于 TypeScript/Python 技术栈，广泛参与从传统中后台、移动端 H5 到创新型 AI 应用的全链路开发，保障系统在高并发下的稳定性与体验流畅度；\n3、跟踪大模型前沿技术，辅助优化工程架构与交互逻辑，推动 AI 能力在多样化业务场景中的高效融合。",
"requirements_text": "1、计算机相关专业本科及以上学历，数据结构、算法、操作系统及网络原理基础扎实；\n2、精通 TypeScript 与 Python，代码风格规范，具备良好的系统设计与调试能力；\n3、熟练掌握 React 等主流框架，能胜任复杂界面、H5 互动页及数据可视化开发；深入理解 Node.js 异步编程机制，具备 API 设计及数据库操作经验；\n4、了解分布式系统基本原理，对任务调度、消息队列有基本认知；关注高并发处理、容错机制及资源隔离方案；\n5、熟悉 LLM 基本原理及 Agent 开发范式（规划/记忆/工具），对 RAG、向量数据库及多模态技术有实践兴趣；\n6、对新技术保持敏感，具备优秀的逻辑分析与解决能力，善于团队协作并适应敏捷开发节奏。\n【加分项】\n1、拥有 AI Agent、RAG 应用或复杂全栈项目（含中后台/H5）的实践经验（欢迎提供 GitHub 链接或演示）；\n2、熟悉 Rust 语言，或接触过高性能计算、分布式系统、微服务架构开发；\n3、了解 Docker/Kubernetes/gRPC 等云原生技术，或有服务部署相关经历；\n4、工程实践能力突出，参与过高复杂度系统设计、模块重构或大型项目开发。",
"skills": [AI生成
"Python",
"TypeScript",
"Rust",
"Docker",
"Kubernetes",
"React",
"数据结构",
"分布式系统",
"微服务",
"数据库",
"团队协作",
"大语言模型",
"检索增强生成",
"智能体开发"
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"fulltext": "全栈研发工程师\n全栈研发工程师\n\n基础信息\n毕业起止时间要求：2026-11-01 - 2027-10-31\n职位类别：技术类\n招聘项目：阿里巴巴2027届应届生\n工作地点：杭州\n\n职位描述\n1、参与 AI 应用基础设施搭建与任务编排引擎设计，整合 RAG、多模态及工具调用能力，协助构建高可用的 Agent 系统；\n2、基于 TypeScript/Python 技术栈，广泛参与从传统中后台、移动端 H5 到创新型 AI 应用的全链路开发，保障系统在高并发下的稳定性与体验流畅度；\n3、跟踪大模型前沿技术，辅助优化工程架构与交互逻辑，推动 AI 能力在多样化业务场景中的高效融合。\n\n职位要求\n1、计算机相关专业本科及以上学历，数据结构、算法、操作系统及网络原理基础扎实；\n2、精通 TypeScript 与 Python，代码风格规范，具备良好的系统设计与调试能力；\n3、熟练掌握 React 等主流框架，能胜任复杂界面、H5 互动页及数据可视化开发；深入理解 Node.js 异步编程机制，具备 API 设计及数据库操作经验；\n4、了解分布式系统基本原理，对任务调度、消息队列有基本认知；关注高并发处理、容错机制及资源隔离方案；\n5、熟悉 LLM 基本原理及 Agent 开发范式（规划/记忆/工具），对 RAG、向量数据库及多模态技术有实践兴趣；\n6、对新技术保持敏感，具备优秀的逻辑分析与解决能力，善于团队协作并适应敏捷开发节奏。\n【加分项】\n1、拥有 AI Agent、RAG 应用或复杂全栈项目（含中后台/H5）的实践经验（欢迎提供 GitHub 链接或演示）；\n2、熟悉 Rust 语言，或接触过高性能计算、分布式系统、微服务架构开发；\n3、了解 Docker/Kubernetes/gRPC 等云原生技术，或有服务部署相关经历；\n4、工程实践能力突出，参与过高复杂度系统设计、模块重构或大型项目开发。\n\n在招业务\n千问办公\n1、参与 AI 应用基础设施搭建与任务编排引擎设计，整合 RAG、多模态及工具调用能力，协助构建高可用的 Agent 系统；\n2、基于 TypeScript/Python 技术栈，广泛参与从传统中后台、移动端 H5 到创新型 AI 应用的全链路开发，保障系统在高并发下的稳定性与体验流畅度；\n3、跟踪大模型前沿技术，辅助优化工程架构与交互逻辑，推动 AI 能力在多样化业务场景中的高效融合。\n1、计算机相关专业本科及以上学历，数据结构、算法、操作系统及网络原理基础扎实；\n2、精通 TypeScript 与 Python，代码风格规范，具备良好的系统设计与调试能力；\n3、熟练掌握 React 等主流框架，能胜任复杂界面、H5 互动页及数据可视化开发；深入理解 Node.js 异步编程机制，具备 API 设计及数据库操作经验；\n4、了解分布式系统基本原理，对任务调度、消息队列有基本认知；关注高并发处理、容错机制及资源隔离方案；\n5、熟悉 LLM 基本原理及 Agent 开发范式（规划/记忆/工具），对 RAG、向量数据库及多模态技术有实践兴趣；\n6、对新技术保持敏感，具备优秀的逻辑分析与解决能力，善于团队协作并适应敏捷开发节奏。\n【加分项】\n1、拥有 AI Agent、RAG 应用或复杂全栈项目（含中后台/H5）的实践经验（欢迎提供 GitHub 链接或演示）；\n2、熟悉 Rust 语言，或接触过高性能计算、分布式系统、微服务架构开发；\n3、了解 Docker/Kubernetes/gRPC 等云原生技术，或有服务部署相关经历；\n4、工程实践能力突出，参与过高复杂度系统设计、模块重构或大型项目开发。",
"standard_classification": {
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