薪酬数据技术杭州应用软件工程师
应用工程师需求量小

杭州应用软件工程师

基于Java/Spring Boot技术栈开发后端业务系统,设计微服务架构与数据库方案,保障系统高可用与性能,支撑电商、金融等核心业务场景的稳定运行与迭代优化。

 
职业全景发展路线简历重点

薪酬概览

  • 北京
  • 上海
  • 广东省
  • 浙江省
  • 四川省
  • 江苏省
  • 重庆
  • 天津
  • 福建省
  • 山东省
  • 安徽省
  • 湖南省
  • 河南省
  • 湖北省
  • 辽宁省
  • 陕西省
  • 吉林省

平均月薪

¥18500

中位数 ¥20000 | 区间 ¥13700 - ¥23300

数据来源:谈职全网12份招聘数据;更新时间:2026年7月13日

月薪分布

83.3% 人群薪酬落在 15-30k

TANZHI AI

简历不只是罗列信息,更要形成一个清晰的职业判断

当招聘无法快速判断你是谁时,再完整的经历,也只是信息。智能重构会统一主线与角色表达,让整份简历真正成立。

查看简历重构

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

1-3年
3-5年
不限经验

影响薪资的核心维度2:学历背景

本科
硕士

影响薪资的核心维度3:所在城市

城市职位数平均月薪城市平均月租
(两居室)
谈职薪资竞争力指数
28¥20200¥6800
91
12¥18500¥3800
85
14¥19700¥2200
84
9¥15700¥1800
73
8¥25900¥2000
70
9¥21600¥3200
68
10¥15000¥2600
59
6¥14100¥2000
49
6¥17800¥1700
48
5¥20200¥1500
40

市场需求

  • 北京
  • 上海
  • 广东省
  • 浙江省
  • 四川省
  • 江苏省
  • 重庆
  • 天津
  • 福建省
  • 山东省
  • 安徽省
  • 湖南省
  • 河南省
  • 湖北省
  • 辽宁省
  • 陕西省
  • 吉林省

4月新增岗位

84

对比上月:岗位新增74

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
1-3年25
30.1%
3-5年50
60.2%
不限经验8
9.6%

岗位在变化,但招聘判断始终只看一件事:你是谁

赢得机会,你的简历需要更快被读懂

查看简历职业角色判断

不同城市的需求分析

应用软件工程师岗位在不同城市的需求分布如下,点击城市可查看当地应用软件工程师的招聘、薪资和就业数据。

#1 上海
13.4%28 个岗位
#2 苏州
6.7%14 个岗位
#3 杭州
5.7%12 个岗位
#4 成都
4.8%10 个岗位
#5 长沙
4.3%9 个岗位
#6 南京
4.3%9 个岗位
#7 青岛
3.8%8 个岗位
#8 厦门
3.3%7 个岗位
#9 郑州
3.3%7 个岗位
相似职位热门职位热招公司热招城市相似名称
陈晶晶重构后

个人总结

  • 前置职业定位
  • 去除泛化表达
  • 让内容直接服务判断
TANZHI AI

你的简历,会被判断成这个职位要找的人吗?

上传简历,看看当前表达会让招聘方形成怎样的职业角色判断

查看简历判断
推荐阅读

热招职位

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

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。

【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。

1. 计算机相关专业本科及以上学历,1年以上后端 / 算法工程 / AI 应用研发经验,熟练掌握 Python,熟悉至少一门工程语言(Java/Go/TypeScript)。

2. 深入理解大模型基本原理与工程化实践,熟悉 Prompt Engineering、RAG、Function Calling、Agent 编排范式,有基于 LangGraph、LlamaIndex、AutoGen、Dify、AgentScope等框架的实战经验者优先。

3. 具备扎实的系统设计能力,熟悉高并发、分布式、可观测性体系,能独立完成从 0 到 1 的服务搭建与线上稳定性保障。

4. 至少有一段将 AI Agent / LLM 应用推上 C 端或 B 端真实业务、并对核心指标负责的端到端落地经验。

5. 具有持续学习意愿,业务结果导向,能在快速变化的技术环境中保持判断力。

加分项:

1. 有多 Agent 系统、Agentic Workflow、Agent 评测平台、模型微调或后训练经验。

2. 在 AI Agent / LLM 方向有开源项目、技术博客、专利或顶会论文产出。

3. 有内容、社区、用户增长、商业化等 C 端业务场景的 AI 落地经验。

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。

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

飞猪-全栈AI软件工程师-杭州

杭州本科及以上1年以下

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。

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。