蚂蚁集团-AI应用工程师-数字支付技术部

支付是蚂蚁集团最核心的业务基础设施，日均处理亿级交易，也是 AI 时代最具价值的技术攻坚阵地。 我们正在三个维度重新定义支付的边界： 1. 支付链路 AI 化：将 AI 能力嵌入支付核心链路，提升决策智能化水平 2. AI 支付场景：面向千问、支付 SaaS 等场景，构建 AI 时代的新支付基础设施，让 Agent 能够安全、自主地完成下单、支付、分账等商业闭环 3. AI 内部提效：用 AI 工具与平台重构研发工作流，让团队的每一行代码都更高效 这不是在支付系统上套一层 AI 壳，而是**从架构层重新思考支付与 AI 的融合方式**。 我们在找这样的人：**有扎实的支付 / 后端工程底子，同时对 AI 前沿技术有真实的动手经验**，能在可靠性与智能化之间找到最优解 核心职责（任一即可） 方向一：支付链路 × AI 融合 - 深度参与支付核心链路（收银、下单、清结算、分账等）的设计与研发，在高并发、强一致性场景下保障系统稳定； - 将 AI 能力（意图识别、风险判断、异常检测等）嵌入支付关键节点，提升链路的智能化决策水平； - 对现有支付系统进行前瞻性架构规划，形成可复用的 AI × 支付组件与框架。 方向二：AI 支付场景建设 - 参与面向千问等 AI 应用、支付 SaaS 解决方案的新一代支付能力建设，探索 Agent 自主驱动支付的技术路径； - 研究并实现通过自然语言指令或 Agent 自主决策，安全、无缝地调用支付接口，完成完整的商业交易闭环； - 设计支持多 Agent 协同的支付服务框架，实现内外部 Agent 通过标准协议（MCP/A2A 等）接入，确保支付敏感信息的安全隔离； - 构建高并发、高可用的 AI 支付服务平台，支撑大规模 AI 应用场景的支付需求。 方向三：AI 赋能研发提效 - 推动 AI 编程工具（Claude Code、Cursor等）在团队内的落地与最佳实践沉淀； - 建设面向支付团队的 AI 内部工具平台，覆盖AI Coding、问题排查、文档生成、测试用例自动化等场景； - 基于 RAG 技术构建支付领域知识库，提升团队在研发、运维、答疑等环节的效率。 【任职要求】 AI 技术能力（核心要求） - 熟悉至少一种 LLM 应用开发框架，有**完整 Agent 项目**的开发与落地经验； - 掌握 RAG 技术及向量数据库的工程化应用，能独立完成知识库搭建与检索效果优化； - 有 Prompt Engineering 实战经验，理解 Function Calling、Tool Use、ReAct、Planning 等 Agent 核心机制； - 具备 Python 或 Go 能力者优先（Java 为主语言，AI 侧工程化能力加分）。 工程基础能力 - 计算机、软件工程、人工智能或相关专业本科及以上学历； - 有一定的服务端开发经验，Java 基础扎实，深入理解 JVM、多线程、IO、集合框架等核心机制； - 熟悉 Spring / SpringMVC / MyBatis 等主流开源框架，理解其核心设计思想与实现原理； - 熟悉分布式系统设计，掌握缓存、消息队列、分布式事务等核心机制，有**高并发、大数据量**业务处理的实战经验； - 对主流关系型或非关系型数据库有较丰富的使用经验。 加分项 | 加分维度 | 具体描述 | | 支付 / 金融领域经验| 熟悉支付流程、风控规则、资金安全或电商平台系统集成，有相关领域背景者极具优势 | | AI 支付场景实践 | 有将 AI Agent 与交易系统、支付接口结合的项目经验，或参与过 AI 应用的支付能力建设 | | 大模型深度应用 | 对大模型微调（SFT、LoRA）有实战经验，或有意图识别、对话系统、NL2API 项目背景 | | 前沿技术洞察 | 了解或实践过 Multi-Agent 协作、MCP/A2A 协议、DePA 去中心化支付协议等前沿方向 | | AI 提效工具经验 | 能熟练使用 Cursor、Trae 等 AI 编程工具，并有在团队内推广落地的经验 | | 工程化实践 | 熟悉 Docker/K8s、微服务、CI/CD 等工程化体系 | 综合素质 - 优秀的**业务理解力与技术敏感性**，能将模糊的业务需求拆解为稳定可靠的技术方案； - 对 AI 技术演进保持**持续学习的热情**，不止停留在"用过"层面，有主动探索和落地的习惯； - 良好的**沟通协作能力**，能在跨团队项目中高效推进，具备强烈的 Owner 意识与自我驱动力。