杭州自动化软件开发工程师
自动化软件开发工程师是负责设计、开发和测试自动化软件系统的专业人员。他们的主要职责是利用编程技能和软件工程知识来创建用于自动化各种任务和流程的软件程序。这些任务可能涉及到自动化测试、数据处理、生产流程控制等方面。自动化软件开发工程师需要深入了解各种计算机编程语言和开发工具，如Python、Java、C++等，并具有良好的问题解决能力和逻辑思维能力。他们还需要与团队成员合作，理解客户需求并设计相应的解决方案。另外，他们需要持续关注技术发展趋势，确保自己的技术和知识能与行业发展同步。总的来说，自动化软件开发工程师是在高科技、信息技术领域中担当重要角色的专业人士。
薪酬概览
平均月薪
¥18800
中位数 ¥20000 ｜ 区间 ¥14300 - ¥23300
数据来源：样本数量过少，仅供参考；更新时间：2026年7月13日
月薪分布
66.7% 人群薪酬落在 15-30k
三大影响薪酬的核心维度
影响薪资的核心维度1：工作年限
影响薪资的核心维度2：学历背景
市场需求
11月新增岗位
7
对比上月：岗位减少2
数据由各大平台公开数据统计分析而来，仅供参考。
岗位需求趋势
不同经验岗位需求情况
| 工作年限 | 月度新增职位数 | 职位占比数 |
|---|---|---|
| 应届 | 7 | 100% |
热招职位
1. 本科及以上学历，具备计算机科学、软件工程、人工智能或相关专业背景；
2. 3年以上软件开发、1年以上AI Agent系统研发经验，精通Python/JAVA主流编程语言；
3. 深入掌握Agent架构核心组件设计原理和调优方案，包含Prompt Engineering，Function Calling，RAG，长短期记忆等；
4. 具备批判性思维，能将复杂问题转化为简洁、高效的实现方案，热爱技术，拥抱开源；
5. 具备以下任一经验者优先：
○ 参与过企业级Agent平台设计和实现；
○ 有Prompt调优、RAG系统调优、上下文压缩等优化经验；
○ 有多种AI辅助编程工具经验，能够生成全栈代码；
○ 有电商、客服等垂直领域的Agent应用落地经验优先。
业务技术-AI Agent 应用开发工程师-商家运营智能方向
1、AI 工程能力：具备完整的 LLM 应用落地经验， 能独立构建 Agent，有 RAG 系统实操经验；
2、2年以上Java研发经验，具备良好的基础和编码能力，熟悉多线程、分布式、数据库、缓存等机制及框架；
3、有对话系统、策略系统、审核系统等相关经验；
4、加分项：做过电商、SaaS、ToB 场景的商家/客户运营相关系统，理解业务侧的决策逻辑；
1. 计算机、统计学或机器学习专业本科以上学历，至少一年以上年以上互联网后端研发经验；
2. 精通Java/Go/Python中至少一门语言，熟悉微服务架构设计，具备分布式系统（如服务治理、分布式事务）开发经验；
3. 有一定的大模型驱动的Agent系统研发（如SpringAi、LangEngine等框架实践），熟悉ReAct、Rag、多Agent、MCP等Agent技术，具备一定优化经验；
4. 了解基础的模型微调技术，如SFT、Lora等，同时了解训练数据处理与优化以及后期RL技术，如PPO、DPO、GRPO等技术；
5. 对AI技术有激情，能够快速接受和掌握新技术，有较强的自驱学习能力，具备良好的团队协作与沟通能力
团队介绍
我们负责阿里巴巴集团HR域的AI产品研发，致力于让阿里巴巴全球化运营和协同更高效。
职位描述
1. 负责 CPO 领域AI相关产品的全流程开发，包括但不限于大模型 Agent 应用的架构设计、工程实现、系统部署及迭代优化，部分场景端到端的全链路交付；
2. 深入理解业务，主导技术架构设计及核心开发工作，推动技术架构升级和线上产品的用户体验提升，助力业务目标高效达成。
3. 协同业务，产品，技术一起，高效协同作战，有效达成业务目标。
1、参与风险数据AI native基础设施建设。 参与tools、记忆、知识、skills、subAgent和Agent整体AI native基础设施的构建。 满足风险数据生成和分析的AI native化。打造高性价比、高可用、先进性的阿里安全数据基座。
2、负责 AI Coding 后端服务的设计、开发与高可用部署，应对亿级数据处理、毫秒级响应、强一致性与数据安全等复杂技术难题，保障大规模线上服务的可靠运行。支撑data+AI 的AI智能能力。
3、引领技术创新与工程效能提升，主动追踪 AI 工程化、向量计算、实时数仓、智能调度等前沿技术趋势，推动先进技术在业务场景中的高效落地。
智能算法产品事业部-AI应用开发工程师-AIGC视频生产-杭州
1. 熟练掌握Java/Python等一门或多门编程语言，具备扎实的算法与数据结构基础；
2. 熟练掌握OpenCV、FFmpeg等图像/视频处理工具库，具备实际项目经验；
3. 熟悉常用的数据结构和算法，熟练掌握Spring，Mybatis，Springboot等常用的Java框架；
4. 了解深度学习框架（PyTorch/TensorFlow），有Transformer等模型实战经验优先；
5. 熟悉算法原理，有LLM、VLM、SD、FLUX等模型训练及应用经验优先；
6. 对大模型workflow及Agent框架（Dify、coze、LangChain、AutoGPT、MetaGPT）有深入研究者优先。
7. 具备良好的团队协作能力和沟通能力。
1. 本科及以上学历，计算机基础扎实，有良好的工程素养和编码习惯，2年及以上 Java/Python/C++ 开发经验。
2. 有较好的数学与算法基础，熟悉渲染原理、图形学、3D 几何中的至少一项。
3. 有 3D 自动化流程开发经验，如场景批量生成、渲染 Pipeline 编排、3D 资产处理优化等。
4. 有较强的逻辑思维能力和跨团队协作推动力，能在多角色协同中高效产出。
5. 加分项
● 熟悉 Blender / Unity / Unreal 等 3D 工具链或引擎；
● 有云端渲染、Docker 容器化、大规模任务编排相关经验；
● 有家装行业或 3D 建模背景（3ds Max、Maya、C4D 等）；
● 计算机或相关专业本科及以上学历，扎实的计算机基础，精通数据结构、算法、数据库、分布式缓存、消息队列等，具有扎实的开发经验；
● 深入理解一种研发语言底层机制，具备大型分布式、高并发、高可用系统的实战经验与架构设计能力者优先；
● 有 AI 架构、大模型工程落地、Agent 框架研究和实践经验者优先；具有搜索、推荐、广告等系统背景者优先；
● 热爱技术，追求代码质量，逻辑清晰，具备优秀的沟通能力和跨团队协作推动力；
● 最关键的是：你对复杂系统充满好奇，敢于在庞大复杂的系统中识别机会、动手改造，“敢给大象做手术”——在保障稳定的同时推动创新。既享受高并发系统的硬核挑战，也对 Agent 如何改变下一代工程与产品充满热情，渴望成长为既有硬核工程底座、又懂智能体架构的 AI 时代复合型领军人才。"
1. 本科及以上学历，具备计算机科学、人工智能或相关专业背景
2. 利用AI Coding软件构建过大型企业项目，有自己的一套AI Coding 人机协同方法论，能够高效驾驭AI完成高质量交付的同时保证系统架构稳定
3. 2年以上服务端工程经验或者全栈开发经验，2年以上AI Agent 系统研发经验，精通Python/JAVA/Go/Js主流编程语言
4. 深入掌握Agent架构核心组件设计原理和调优方案，包含Prompt Engineering，Function Calling，RAG，长短期记忆等
5. 具备批判性思维，热爱技术，拥抱开源，针对AI 前沿发展和社区技术动向敏感，对 OpenClaw、Hermes、opencode等agent项目有深入了解，并且参与过项目二次开发者优先
6. 加分项：参与过企业级Agent平台设计和实现；有Prompt调优、RAG系统调优、上下文压缩等优化经验；有金融、电商、客服等垂直领域的Agent应用落地经验优先
1. 计算机或相关专业本科及以上学历，2 年以上大型分布式系统开发经验；
2. 精通 Java 或 Python，深入理解 JVM、并发编程、网络通信机制，具备高并发、高可用系统实战经验；
3. 扎实的计算机基础：熟悉常用数据结构与算法，掌握数据库、缓存、消息队列等中间件原理与最佳实践；
4. 对 AI 工程化有浓厚兴趣，具备以下一项或多项经验者优先：
○ 参与过 AI Agent 系统的设计与开发（如 LangChain、AutoGPT、Transformers Agents 等框架）；
○ 使用 LLM 实现代码生成、需求解析、测试用例生成等研发提效场景；
○ 具备 Prompt Engineering、RAG、Agent Planning 与 Tool Calling 等实践经验；
○ 关注 AIGC、Code Generation、Intelligent IDE 等方向的发展趋势并有实际尝试；
5. 对技术有热情，代码质量意识强，逻辑清晰，具备优秀的沟通能力和跨团队协作推动力；
6. 其他加分项：
○ 有营销、交易、玩法、招商、运营后台系统开发经验；
○ 具备全栈开发能力，熟悉前端技术栈（React / Vue、TypeScript、Webpack 等）,能够独立完成复杂页面开发与性能优化；
○ 有数据挖掘、AB 实验分析、用户行为建模等相关经验；
○ 在开源社区贡献过 AI 相关项目或发表过技术博客；
○ 具备全链路视角，能从产品需求出发反推技术方案与 AI 落地路径。
随着芯片功能日益复杂，芯片功能和性能越来越依赖于底层软件。作为芯片团队的一个重要部分，芯片软件团队致力于在系统层次规范和定义芯片软/硬件接口， 桥接片上模块和设备与上层软件栈，培养和构建芯片生态环境。 你将了解到CPU如何从第一条指令开始，如何通过BIOS一步步引导操作系统，你也将了解到如何将主流深度学习框架，如Tensorflow, 移植到阿里自研的芯片平台，并带来数量级的性能提升。在这里，你将了解到所有你想了解的芯片细节。 同时，参与主流开源模块的移植和开发，如UEFI/Linux/Tensorflow/RISC-V，影响并引领开源模块的发展方向。
1. 负责大规模语言基础模型，多模态模型，文生图、视频生成模型等AI能力的工程化落地工作。
2. 支持百炼大模型平台上高代码、低代码平台核心能力的建设。
3. 主要负责百炼大模型平台应用广场、MCP广场能生态能力建设。