[经验攻略] 阿里云2025校招薪资解读与AI应用开发技术栈分析

随着饿了么等业务并入，淘天阵营进一步壮大。在阿里巴巴内部，目前能与淘天比肩或拥有更广阔未来的业务，阿里云无疑是其中之一。

云计算的未来想象空间巨大，而这一空间的拓展在很大程度上依赖于AI技术的发展。根据Omdia发布的2025年上半年“AI云”市场报告，国内AI云市场规模已达到221.9亿元。其中，阿里云以35.8%的份额位居第一，其份额超过了第二名至第四名厂商的总和。

因此，对于今年选择加入阿里云的同学而言，这不仅是获得一份可观起薪的机会，更意味着在未来三到五年内拥有快速成长的赛道。若能在AI方向积累深厚的技术功底，在未来的职业发展中也将具备显著的跳槽优势。

下文将结合公开信息，分享阿里云最新的校招薪资情况，并提供AI应用开发方向的技术栈与面试准备指南，供大家参考。

信息来源于 offershow

• 硕士985，开发岗，薪资32k，属于SSP级别，工作地点北京。
• 硕士985，研发岗，薪资28k，另有2万元签字费，估计是SP级别，工作地点杭州。
• 开发岗，薪资27k，瓴羊部门，另有签字费。
• 算法岗，薪资32k，与部分开发岗位水平相当。

从阿里云今年为研发岗位开出的薪资水平可以看出，公司对AI云业务的发展给予了高度重视。有内部消息称，SRE（站点可靠性工程）等核心业务岗位也开出了大SP级别的薪资。

这里也提醒各位求职者，学习Java等技术后，投递岗位时不必局限于传统的后端开发。AI应用开发、运维、前端、客户端、测试、测试开发，甚至Go语言岗位都可以尝试，校招在编程语言和具体岗位上的限制通常较为宽松。

阿里云在AI领域最知名的产品莫过于“通义千问”，它已成为全球公认的领先开源大模型。需要明确的是，通义千问本质上是MaaS（模型即服务），而MaaS只是整个AI云服务体系的一部分。

云厂商将大模型能力封装为标准化的API接口，企业无需自行训练模型或维护昂贵的GPU集群，只需按需调用API即可快速获得AI能力。

一个完整的AI云平台通常包含三个层次：

• 最底层是AI基础设施（AI Infra）：包括算力、网络、存储、加速卡和集群调度系统。这一层决定了模型能否高效、经济地运行，是云原生技术的核心应用场景。
• 中间层是AI开发平台：负责数据处理、模型训练、微调、推理部署和监控治理等工作，例如阿里云的“百炼”平台。
• 最上层才是MaaS：将模型能力以服务的形式交付给开发者和企业用户。

很多同学可能会产生疑问：

• 从事AI应用开发究竟需要掌握哪些技术栈？
• 简历的专业技能部分，针对AI应该写什么内容？
• 面试AI应用/RAG/Agent方向时，八股文主要考察哪些方面？

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接下来，我们将对这些问题进行详细梳理。

01、AI应用开发需要什么技术栈？

首先需要明确一个关键点：AI应用开发并非Python的专属领域。Python能实现的功能，Java同样能够胜任（这里特指AI应用开发，而非底层模型研发）。

AI应用开发，通常是在传统的Java后端技术体系中引入AI模块，而非完全摒弃Java技术栈，重构为Python技术栈。目前，Java生态中已有SpringAI、LangGraph4J等优秀框架，足以满足绝大多数AI应用开发场景的需求。

下图是一个实际RAG（检索增强生成）项目中采用的技术栈，涉及JDK 17、ElasticSearch、MySQL、Redis、MinIO、Kafka、WebSocket等组件。该项目证明，即使不依赖SpringAI框架，也能成功落地RAG业务。

这个项目在今年的秋招中发挥了巨大作用，得到了许多参与者的积极反馈。因此，刻意去学习Python并非进入AI应用开发领域的必要前提。当然，对于确实需要Python技术栈的项目，社区也提供了相应的实践项目。

02、专业技能如何撰写AI部分？

在简历中，可以从AI工具使用、技术栈了解和底层架构认知等多个角度来展现AI能力。以下是一些示例：

• 了解RAG全流程：能够完成文档解析、文本分块、向量化、混合检索与上下文拼接，并对相似度阈值、召回数量等参数进行调优。
• 熟悉Embedding与向量检索：能够使用ElasticSearch的dense_vector字段或其他向量数据库进行相似度检索，并融合BM25算法实现混合搜索以提升召回质量。
• 了解大模型工程化治理：能够处理API调用的超时重试、限流熔断、日志追踪、成本控制与模型降级等问题。

更多优秀的简历案例可供参考。

03、AI面试八股文如何准备？

这部分知识的积累至关重要，需要平时多梳理、总结AI相关的面试题，并形成自己的回答逻辑。

如果项目经验聚焦于RAG，那么以下几类问题很可能被问到：

• RAG是什么？它解决了大模型的哪些核心问题？
• 如何进行文档解析（PDF/Word/网页）？Apache Tika在流程中起什么作用？
• 文本分块（Chunking）的策略有哪些？如何选择chunk size和overlap？
• 什么是Embedding？如何衡量向量间的相似度（如余弦相似度）？
• 为什么单纯的向量检索不够？BM25与向量混合检索的优势何在？
• 如何设定TopK和相似度阈值以减少无关片段召回？
• 召回结果不准怎么办？重排序（Rerank）如何实现？
• 如何降低模型“幻觉”？如何确保回答严格基于提供的上下文？
• RAG系统如何评估？有哪些离线指标和线上A/B测试方法？

可以参考现有的RAG项目，其中通常整理了详尽的面试题库。

如果项目涉及Agent（智能体），那么工具调用和工作流将是考察重点：

• Agent与RAG的区别是什么？各自适用于什么场景？
• 什么是Function Calling？如何将业务接口封装成Agent可调用的工具？
• 工具调用失败如何处理（超时、重试、幂等、降级）？
• 如何实现多工具协同？如何避免Agent错误调用或陷入循环？
• 如何设计Agent的记忆（Memory）机制？短期记忆与长期记忆如何存储？
• 多轮对话中如何管理上下文？Token超限如何处理？有哪些摘要压缩方法？
• MCP（Model Context Protocol）是什么？它解决了哪些工程化问题？

这类问题的答案通常需要在具体的Agent项目实践中深入理解和总结。

AI云并非短期风口，而是一场需要长期投入、重资产布局的硬仗。阿里集团已在2025年2月宣布，未来三年将投入3800亿元用于云和AI硬件基础设施建设。

因此，对AI应用开发感兴趣的同学，可以积极关注并尝试投身于这场由云驱动的AI浪潮中。 除了阿里云，其他主流云厂商也提供了类似的机会和岗位。

进入招聘季的关键阶段，祝愿各位求职者都能收获理想的机会。