杭州HTML5前端开发工程师
HTML5前端开发工程师是负责创建网站和Web应用程序的专业人员。他们使用HTML5、CSS和JavaScript等技术来开发用户界面和交互功能，确保用户在各种设备上都能获得良好的体验。前端开发工程师需要与设计师和后端开发人员合作，确保网站和应用程序在视觉和功能上都能达到预期效果。他们需要对用户体验、响应式设计和浏览器兼容性有深入的理解，同时不断学习新技术和工具，以跟上行业的发展趋势。在一个团队中，前端开发工程师通常需要负责编码、测试、优化和维护前端代码，以确保产品的高质量和稳定性。
薪酬概览
平均月薪
¥18800
中位数 ¥0 ｜ 区间 ¥14200 - ¥23500
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
80% 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
7月新增岗位
1
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 |
|---|---|---|
| 1-3年 | 1 | 100% |
热招职位
1.负责账号/权限/审批相关产品或平台的项目迭代和日常维护工作，和团队成员协作支持业务运转；
2.主导前端技术方案设计、产出、实施，解决跨业务域抽象、多技术栈混杂、微应用框架体系等技术挑战；
3.参与前端团队的组件沉淀、开发规范制定等，共同建设前端技术底座，包括但不限于AI Agent开发、可视化、微前端、低代码、组件化等方向；
4.探索web前沿技术，关注用户体验和潜在需求，拓展前端能力边界；
1. 核心前端能力：精通 React 及生态（Hooks、组件化、性能优化、工程化），有复杂 SPA 架构与落地经验。深入理解前端渲染与性能机制（Virtual DOM、Diff、渲染流程 等），具备定位与解决性能问题的能力。熟悉实时交互与流式体验实现，掌握 SSE/WebSocket 等实时通信方案（包含断线重连、状态同步、流式渲染等）；
2. AI 前端专项能力：有 Generative UI（生成式 UI） 实战经验：能基于 JSON Schema/DSL 动态渲染组件，具备组件协议设计与扩展能力。熟悉前端 AI 开发框架/SDK，如 LangChain.js、Vercel AI SDK 等，能完成从工具编排到交互体验的完整闭环。熟练使用 AI 辅助研发工具（如 Codex / OpenCode / Claude Code 等），能将其有效应用到日常开发提效与质量提升；
3. 产品与体验思维：有强同理心与创新意识，能从用户体验角度设计 AI 交互：不仅能“把 API 接起来”，还能回答“AI 应该怎么呈现、怎么被理解、怎么被信任”。能把不确定的模型输出转化为可控体验：反馈机制、解释性展示、兜底策略与可迭代方案。
加分项（Nice to have）
有 Midway / Next 等全栈框架经验，能推动端到端问题闭环；有 C 端 AI 产品交互/前端工程建设经验（如智能问答、AI 助手、对话式搜索等场景）；掌握一门以上后端语言（Node/Python/Java），具备全栈思维与基础服务能力。
1、1-2年前端开发经验，扎实掌握 JavaScript / TypeScript 和现代Web标准；
2、熟悉 React 及其生态（如状态管理、组件化开发），有实际项目经验；
3、具备良好的工程意识，了解基本的构建工具（如Webpack/Vite）和API调用方式；
4、对AI技术有浓厚兴趣，愿意学习大模型、Agent等新范式，有相关项目的实践经验；
5、思维清晰，沟通主动，有强烈的学习意愿和成长潜力；
【加分项】
1、有开源项目、技术博客或在校期间参与过创新项目；
2、使用过主流大模型（如通义千问、Claude、GPT、Gemini等）或者LLM应用开发平台的成熟项目经验。
1. 计算机科学、人工智能、机器学习、计算机视觉、自然语言处理或相关专业硕士及以上学历
2. 两年及以上工作经验
3. 熟练掌握 Python 与 PyTorch，具备扎实的深度学习基础和良好的算法工程能力
4. 熟悉主流生成式模型与深度学习架构，如 Transformer、Diffusion、Autoregressive Models 等
5. 对大语言模型（LLM）、多模态大模型及生成式AI技术有深入理解，熟悉SFT、RLHF、DPO、RAG、Agent等相关技术
6. 具备空间理解、场景生成、2D/3D布局生成、元启发式算法（如mcts、基因算法等）、约束优化、商品理解、用户意图建模或生成式推荐相关经验者优先
7. 有家具布局生成、智能搭配推荐、对话导购、推荐系统或多Agent系统相关研究或项目经验者优先
8. 在CVPR、ICCV、ECCV、NeurIPS、ICML、ICLR、AAAI、ACL、EMNLP、KDD、WWW、RecSys等会议发表过LLM、多模态、推荐或AIGC相关论文者优先
9. 具备良好的科研能力与团队协作能力，能够独立推进算法研究、实验分析与技术落地
【必备项】
1. 学历经验：本科及以上，3 年以上数据研发 / AI 数据工程 / 数据平台相关工作经验；
2. 数据工程：精通 SQL，熟练掌握 Java / Python / Sql 至少一种；具备扎实的数仓建模（维度建模/范式建模）与ETL 实战经验；
3. 大数据栈：熟悉 Hadoop / Hive / Spark / Flink / MaxCompute / Hologres 至少一套，独立主导过 TB ~ PB 级数据项目；
4. 数据治理：有元数据、血缘、质量、成本治理体系建设经验；
5. AI 数据 / 评测基础：理解 LLM / RAG / Agent 基本原理，了解 SFT/DPO 等训练范式；有 Agent 数据 / 数据合成 / 评测体系 实战经验；
6. 业务素养：能从业务问题出发倒推数据 & AI 方案，能与产品/业务高效协同推动落地。
【加分项】
● 有 电商、商家服务 业务背景
● 有 NL2SQL / 问数 / 数据 Agent / RAG 项目落地经验
● 有 Agent 评测体系（MT-Bench / AgentBench / 自建评测集） 建设经验
1. 计算机或相关专业本科及以上学历（学信网可查），2年以上Java后端开发经验；
2. 精通Java语言，熟练掌握Spring Boot / Spring Cloud等主流框架，具备扎实的工程实现能力；
3. 熟悉常用关系型数据库（如MySQL）及SQL优化技巧，了解缓存（Redis）、消息队列（Kafka/RabbitMQ）等中间件；
4. 具备前端开发能力者优先：熟悉Vue/React等主流前端框架，能独立完成前后端联调与全栈功能交付；
5. 有AI相关开发或使用经验者优先：有spring-ai相关经验，有skill、mcp等开发经验
6. 具备高并发、分布式系统开发经验，熟悉性能调优、系统稳定性保障方案；
7. 有商品、库存、供应链等业务系统开发经验者优先；
8. 责任心强，沟通顺畅，具备良好的团队协作精神和快速学习能力。
1、具备优秀的编码能力，扎实的数据结构和算法功底;
2、熟悉大规模机器学习/深度学习算法；
3、具有如搜索/推荐/广告等相关领域经验，时刻关注业内前沿技术；
4、对技术有热情，兼具务实且创新的精神，热衷于在实际工作中发现问题、验证问题、不断提出自己的想法和技术方案；
5、有良好的沟通表达能力, 具有团队精神, 有良好的团队协同能力；
6、在顶会（SIGIR、SIGKDD、ICML、NIPS、WWW、AAAI、CIKM、ACL、RECSYS等）或期刊上发表过论文者优先
1.统筹新店开业全流程运营管理，包含排期、上下游作业对接等，确保按时交付。优化开店作业SOP。
2.拉通跨部门（设计、工程、运营、物流等）协作。协助制定新店运营计划（人员培训、货品陈列、促销活动等）。
3.开店团队能力建设和培养，带领开店团队主导新店筹备期现场作业落地，并支持开业前1周的运营关键阶段，解决系统调试、供应链衔接等问题，对开业前期运营结果负责。
1、负责维修车间的现场管理；
2、负责维修车间的现场技术指导；
3、负责对车辆疑难问题的分析及解决；
4、负责对车间设备的管理和校准维护；
5、技术管理与技术培训；
6、负责一次性修复率（FFV）的提升；
7、负责技术项目的实施。
数据仓库工程师15-30万年薪
1. 协助架构师，对接业务、数据分析团队，理解业务需求，将需求转化为具体的数据开发任务，支撑报表制作、数据大屏、自助分析等业务场景落地。
2 . 配合架构师完成企业数据仓库分层架构落地，参与ODS/DWD/DWS/ADS各层数据模型设计、开发与迭代，严格遵循数仓建模标准及数据治理规范。
3. 负责海量业务数据的接入、清洗、转换、分层加工，参与离线数仓、实时数仓及数据集市的搭建。
4. 运用Hive、Spark、Flink等大数据组件，完成高效SQL脚本编写、数据同步任务及数据校验脚本等数据开发工作；解决数据同步延迟、数据异常、查询卡顿等常见问题；参与SQL调优、任务性能优化等工作。
5. 完成数据同步工具、自定义UDF、数据服务接口等底层组件的开发与调试，具备基础Java开发能力，能配合完成二次开发工作。
6. 负责数仓日常运维，包括任务调度监控、数据质量排查、元数据维护，沉淀数据资产，配合团队推动数据质量监控体系落地。
7. 学习大数据、云原生数仓新技术，配合架构师完成架构优化，参与降本增效相关工作，保障数仓稳定运行。
作为核心成员参与到阿里巴巴智能设计、智能文档相关的业务，通过应用LLM与业务深度结合，打造自动化的智能文档技术（版面理解、要素抽取），以及打造智能设计（设计稿评分、设计稿组建理解、NL2Layout等）
1、核心算法研发： 负责智能设计与文档理解（Document Intelligence）领域的前沿算法研发，包括但不限于版面分析（Layout Analysis）、表格理解、元素对齐与美学评估、多模态图文融合生成等。
2、智能设计系统搭建： 研发自动化排版、智能海报生成、UI/UX自动化设计、PPT/文档自动美化等核心引擎。
3、版面理解与重构： 攻克复杂版面下的OCR识别、结构化解析、阅读顺序还原等技术难点，实现文档从像素级到语义级的深度转化。
4、前沿技术转化： 跟踪CVPR、ICCV、ECCV、NeurIPS、SIGGRAPH等顶会最新研究，将SOTA模型转化为可落地的产品原型，保持公司在智能办公/智能设计领域的领先地位。
5、工程优化： 负责模型在端云侧的部署优化，提升大规模文档处理的效率与鲁棒性。
1、本科及以上学历，2年以上电商营销中后台产品经验，对平台营销产品体系有一定理解，具备场景抽象和通用能力沉淀意识；
2、具备基础的AI认知，熟悉大模型原理和基本落地方法，有至少1个AI产品或AI应用项目的深度落地经验；能判断AI在业务场景中的适用边界，避免"为AI而AI"；
3、了解主流AI Agent架构及在策略/营销场景的应用，能独立完成Agent搭建或与技术团队协同定义模型优化与评估指标；
4、好奇心强、自驱力强，持续关注前沿AI进展并有深度的自驱实践经历，已将AI工具嵌入核心工作流，能推动团队层面的AI实践落地；
5、具备数据分析与用户洞察能力，目标导向，抗压性强，能在快节奏环境中保持深度思考与业务创新。
深入行为风险业务，理解行为风控系统全链路，设计并构建面向行为风控的各类agent。根据业务特点完成Agent架构设计（Harness Engineering、Memory设计、Skill建设），同时针对大模型在Agent运行过程中存在的效果不佳问题做定制优化，系统性提升Agent的完成质量与业务效果。
岗位职责
1. 行为风控Agent体系构建
深入理解行为风控业务场景（账号风险、交易风险、营销反作弊、内容安全等），梳理行为风控系统的核心链路与决策逻辑，主导覆盖风险感知、研判、处置全流程的agent建设。根据业务特点完成Agent架构设计，包括任务拆解与编排、多Agent协作机制、人机协同交互范式。
2. Harness Engineering
设计Agent的可观测性体系（日志、追踪、监控），确保Agent行为可审计、可回溯、可优化。构建Agent评测体系和约束机制，定义评估指标（任务完成率、准确率、响应时间等），建立持续迭代闭环。
3. Memory设计
设计Agent的记忆系统，包括短期记忆（会话上下文）、长期记忆（知识沉淀与经验积累）、工作记忆（任务执行状态）。探索记忆检索、更新、遗忘机制，平衡记忆容量与检索效率。结合行为风控业务特点，设计领域知识的结构化存储与高效召回方案。
4. Skill建设
构建Agent的技能体系，将行为风控领域的专家经验（规则策略、分析模式、处置流程）沉淀为可复用的Skill。设计Skill的注册、发现、组合、调度机制，支持动态编排与热更新。建立Skill的质量评估与迭代优化流程。
5. 大模型效果优化
针对大模型在Agent运行过程中存在的幻觉、推理偏差、指令遵循不足等问题，探索定制优化方案。包括但不限于：Prompt Engineering优化、SFT微调、RLHF/Agentic RL对齐训练、推理时干预（Guardrails）等。结合行为风控业务数据，构建高质量训练与评测数据集。