杭州AI软件工程师
AI软件工程师是一个专注于人工智能（AI）技术开发和应用的职位。他们负责通过构建、优化和维护AI系统来解决现实世界的问题。AI软件工程师需要具备扎实的编程技能，深入了解机器学习、深度学习、自然语言处理和数据挖掘等AI相关领域的理论和应用知识。他们通常会与数据科学家、产品经理和其他工程师密切合作，以开发出高效、可靠的AI解决方案。在工作中，AI软件工程师可能需要处理海量数据、设计算法、构建模型，并对系统性能进行优化。此外，他们还需持续学习新的技术和算法，以保持对最新AI发展趋势的了解，并将其应用于实际项目中。因此，AI软件工程师是一个需要不断学习和创新的角色，同时也是推动人工智能技术发展的重要参与者。
薪酬概览
平均月薪
¥17800
中位数 ¥17500 ｜ 区间 ¥13800 - ¥21700
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
4月新增岗位
16
对比上月：岗位新增6
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 | 8 | 50% |
| 1-3年 | 8 | 50% |
热招职位
1、开发面向用户的功能以及支撑这些功能的基础服务，保证并持续优化系统的完整性、安全性和性能。
2、负责构建端到端的 Web 应用程序和平台功能，负责增长、生态系统、个性化、搜索基础设施和平台工程能力的设计与开发。
3、设计全栈技术方案，包含测试、架构和软件开发全生命周期，参与团队工程基建，驱动技术方案的落地与持续迭代。
4、与产品、设计及业务团队紧密协作，将复杂的技术场景抽象为可行的解决方案，设计扩展的服务以提升用户体验。
我们是阿里巴巴平台技术TPP AI研发团队，负责搜推广及AI应用研发平台的建设和维护。为淘宝、千问、闪购、高德、闲鱼、飞猪等多个业务部门提供应用研发基础设施，并直接参与头部业务的应用研发。
主要工作内容如下：
1. 搜推广业务研发：负责阿里巴巴核心搜索、推荐、广告业务的系统设计与开发，支撑亿级用户规模的实时流量。深入理解业务场景，参与从需求分析、架构设计到上线运维的全链路研发工作。优化系统性能与稳定性，保障高并发场景下的低延迟、高可用服务。
2. AI Native研发范式升级：推动搜索推荐系统的 AI Native 转型，探索大模型在搜推场景的深度应用。重构传统研发流程，构建以 AI 为核心的新一代研发范式，提升研发效率与系统智能化水平。研究并落地生成式检索、生成式排序、多模态理解等前沿技术在业务中的工程化实践。
3. AI应用研发：设计并开发面向搜推场景的智能 Agent 系统，构建 Agent 编排框架，整合工具链、知识库与业务系统，打造自感知、自决策、自执行的智能体。抽象Agent需求并沉淀Agent Infra。
我们将提供：
参与阿里巴巴核心业务的技术挑战，影响亿级用户体验。
与行业顶尖技术团队合作，接触前沿的 AI 技术与工程实践。
开放的技术氛围与完善的成长体系，支持技术创新与职业发展。
1、负责阿里巴巴淘天集团内部经营管理的智能化方向相关产品建设，如AI-Agent、机器审核、Document+AI、流程自动化等；
2、深入业务一线，发现与深入理解业务真实需求，挖掘AI赋能业务的场景，一杆到底并带来实际肉眼可见的业务价值；
3、通过技术工程实现，编排与调用LLM、MLLM及其他AI算法能力，有效解决问题并达成业务/技术目标。
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能力的产品化落地工作；
2. 主要负责通义千问多端核心应用的构建，支持最新模型能力的落地；
3. 支持百炼大模型开发平台上应用组件、场景化应用的开发和落地。
1、掌握的研发技术以Java为主，要求Java基础扎实，熟悉io、多线程、分布式、缓存、消息等机制
2、2年以上Java开发的经验，熟练使用spring 、MVC等主流框架，熟悉Linux下的常用命令，熟悉MySQL等主流的数据库
3、掌握常用设计模式，希望有大型应用的开发经验，具备应对大数据、分布式、高并发、高负载、高可用性等系统设计能力
4、具备良好的抽象设计能力，思路清晰，善于思考，能独立分析和解决问题，责任心强，具备良好的团队合作精神和承受压力的能力
5、有良好的项目规划和决策能力，善于捕捉业务需求、架构设计中存在的问题，并给出有效的解决措施和方法
6、具备自然语言处理、文本挖掘、数据挖掘、机器学习等算法能力优先；具有AI工程应用经验优先
业务技术-AI Agent 应用开发工程师-供给行业运营方向
1、具备AI应用研发经验，熟悉agent架构设计、上下文工程、RAG等解决方案，了解常见的深度学习算法；
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、敢于探索，对AI有长期浓厚的兴趣，有技术追求，擅长通过技术解决业务问题，有toB/toP侧AI应用经验者优先。
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。
【基础要求】
1、扎实的 Java 功底，深入理解 JVM 原理、多线程模型及常用设计模式。
2、熟悉 Spring Boot 架构，有处理高并发请求、分布式事务及系统稳定性经验，能够熟练使用工具（如 Arthas）进行性能调优。
3、精通分布式数据库原理，有 Lindorm（宽表/时序）、Hologres（HSAP）、ADB（AnalyticDB） 或同类产品（如 StarRocks, ClickHouse）的实际生产环境优化经验，理解其底层原理（如存储计算分离、索引机制）。
4、熟悉并理解数据指标建模，有星型/雪花模型设计经验，能够合理规划数据分层。
5、具备卓越的 SQL 能力，能够处理复杂的关联分析并在海量数据场景下完成调优。
【AI 实践经验】
1、熟悉大模型（LLM）生态，有 Multi-Agent（多智能体）、Skill实践经验者优先。
2、了解如何定义和封装 Skill、AI frendly工具供AI调用，并能解决 LLM 在复杂数据分析中的幻觉问题。
【软性素质】
1、具备优秀的逻辑抽象能力，能将繁杂的业务指标转化为标准化的技术方案。
2、对数据敏感，能够通过数据发现业务问题并驱动技术改进。
【加分项】
1、有 AI Agent 框架（如 LangChain, ADK, 或自定义Agent框架）的实际项目落地经验。
2、在大规模离线/实时数据集成领域有深度见解。
1、本科及以上学历，计算机科学、软件工程、人工智能相关专业优先；
2、熟练掌握Java/Python/Go/C++等编程语言，具备扎实的算法与数据结构基础；
3、具备Agent系统开发经验，掌握LangChain/LLamaIndex/AutoGen等框架及实现原理，能够设计高可用、高扩展性的大模型/Agent工程架构；
4、掌握Prompt工程、RAG、Tool Calling、Context Engineering等AI应用关键技术；
5、能够进行工具集成，掌握OpenAPI、RPC、MCP等协议实现方案；
6、了解机器学习、深度学习框架（PyTorch/TensorFlow），有Transformer等模型实战经验优先；
7、具备问题/价值驱动的探索精神和优秀的问题解决能力；
8、敢于创新，主动探索AI新技术/新范式在商业场景中的应用边界；
9、对AI技术充满热情，具备快速学习的能力，持续关注和学习AIGC前沿技术研究。
业务技术-【急聘】大语言模型（LLM）算法工程师-AI软件研发方向
1. 专业背景： 计算机、人工智能、软件工程等相关专业硕士及以上学历，3年以上经验；精通Python及至少一种深度学习框架（如PyTorch）。
2. 模型经验： 具备扎实的NLP基础和LLM（如GPT/Llama）项目经验，熟悉预训练、SFT、RLHF等关键技术，有实际的大模型训练和优化经验。
3. 软件工程思维（重要加分项）： 理解软件研发全流程，熟悉代码分析、系统架构等；有将AI技术应用于软件工程（AI for SE）领域，或具备知识图谱、知识工程背景者优先。
4. 综合素质： 具备出色的问题拆解和解决能力，强自驱力与团队协作精神，对用AI解决复杂研发问题充满热情。
1、本科及以上学历，计算机科学、软件工程或相关专业背景；
2、Java 基础扎实，深入理解 JVM、多线程、IO、集合等核心机制，具备良好的编码规范与工程素养；
3、1年以上 Java 服务端开发经验，有高并发、高可用分布式系统的设计与落地经验，熟悉微服务、缓存、消息队列、数据库分库分表等关键技术；
4、熟悉主流 Java 开源框架，能理解其底层原理并进行合理选型与运用；
5、学习能力强，具备技术热情与开放心态，对 AI、Agent、云原生等前沿方向保持敏感，有潜力成长为复合型技术骨干；
6、优先考虑：有 AI Agent 相关项目实践经验，熟悉上下文工程、Skills、MCP、RAG等技术体系；熟练使用 AI 编程助手（如Cursor、Claude Code、Qoder 等）辅助开发。