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【岗位职责】随着 AI 技术的发展，软件工程的范式正在发生根本性改变。在这支团队，你的日常工作不再是接需求、写 CRUD 接口。你将直接面对真实的商业场景，用 AI 作为核心计算引擎，通过严谨的工程手段，让大模型在真实业务环境中稳定落地。你将获得一种全新的能力：跨越技术栈的边界，直接用智能技术为数亿消费者和千万商家创造看得见、摸得着的商业价值。我们是建设核心电商系统技术底座的团队，直接支撑淘宝天猫的商业运转效率。我们致力于通过智能的新方法不断优化消费者体验，并对商家的经营效率负责。我们追求智能技术的上限，将前沿的 AI 知识和澎湃的算力，转化为实实在在的生产力。我们期望成为世界一流的 AI 研究和应用团队，让科技进步真正造福万家灯火。你将有机会主导从问题发现到智能规模化的完整闭环：1、定义问题：从复杂业务中抽象核心模型（1）归因与建模：深入业务一线，通过数据挖掘和特征分析，完成现象归因。弄清楚“真正有价值的问题是什么”，并明确解决目标。（2） 架构设计：针对定义好的业务问题进行数学与逻辑建模，从零设计高度灵活的 AI 原生架构（AI-Native Architecture）。2、收敛问题：将 AI 的“不确定性”转化为工程的“确定性”（1）环境构建：搭建能够让 AI 与现有系统、数据进行交互的运行环境。（2） 工程迭代：面对大模型带来的“无数种可能性”，你需要通过严谨的工程手段——包括调试、旁路测试、回测、自动化评测与仿真模拟，不断打磨和迭代 AI 解决问题的路径，将发散的可能性收敛为“几个最优、可落地的选项”。3、内化能力：实现智能的规模化复制（1） 经验沉淀：通过复盘与反思，提取成功解决问题的业务路径和技术经验。（2）系统演进：将这些成功经验，以训练、系统架构优化、上下文工程等形式，深度内化为稳定、可复用的模型能力与系统底座，实现智能的规模化应用。【专业技能要求】此岗位包含AI 业务研发、AI 工具研发、AI 数据研发、AI 前端、AI 测试、agent 开发等等。工程实践：具备优秀的代码能力，至少在一种主流编程语言（如 Java / Python / JS 等）上有深度的实践经验。高能动性：具备强烈的自驱力，能够主动探索边界，而不是等待被分配任务。（备注：）备注：优在 CV（计算机视觉）或 NLP（自然语言处理）方向有理论基础的优先。

2026.02.26 14:001. EnableAutoCongiguration的作用2. Ereka客户端注册服务时，eureka.instance.instance-id配置作用3. MybatisPlus中 updateById方法执行后返回值为0的原因4. MySQL中对于where name like "A%"查询使用那种索引效率更高5. Reids Set Key Value EX 60 命令作用6. Kafka 中replication.factor配置作用7. Vue ref和reactive区别8. 大模型问题9.处理跨服务事务的常用方案10. 高并发接口性能问题解决方案11. Redis缓存穿透、击穿、雪崩 解决方案12. Hystrix熔断机制工作原理13. 接口设计14. 前后端联调方案15. 三道SQL题16. 场景题接口冗余字段如何处理服务上线前性能问题如何处理总体来说回答自我感觉不是很好，但是很快约了二面

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