资深全栈开发工程师（VMS方向）

优缺点分析

角色解读

• 深耕AI辅助研发领域，成为企业级AI工程化的专家，推动团队整体研发效率跃升
• 向技术架构师或技术Leader方向发展，负责更复杂的系统架构设计与团队技术规划
• 跨部门横向发展，将AI研发范式推广至公司其他业务线，成为公司级技术影响力人物
• 主导供应商领域系统的技术架构设计与核心功能交付，负责从需求到上线的全生命周期
• 深入参与AI辅助研发落地，运用SDD、MCP等技术构建智能化开发工具链，减少重复编码
• 独立完成前后端全链路开发（React+Java），并解决高并发、性能优化等技术难点
• 与产品、设计、测试高效协作，推动技术架构持续演进，引入微前端、云原生等新技术
• 精通Java及Spring全家桶，熟悉微服务架构（Spring Cloud）和常用中间件（Redis、Kafka等）
• 具备前端开发能力（React/Umi），能独立进行全栈联调与问题排查
• 熟练掌握AI编程工具（Cursor、Copilot等），具备SDD和MCP等AI Agentic技术的实践经验
• 优秀的SQL优化能力和Linux运维基础，有中大型复杂业务系统交付经验

申请策略

• 在简历或作品集中展示一个完整的AI辅助开发项目，从需求到部署全程使用AI工具，附上效率提升数据
• 关注网易效率工程部的技术博客或开源项目，面试时展现对部门技术方向的了解
• 突出5年以上全栈项目经验，尤其是中大型复杂业务系统（如ERP、财务）的架构设计与交付成果
• 详细描述AI Coding实践案例，如使用Copilot生成复杂业务逻辑、单元测试，或基于大模型构建的知识库工具
• 强调自己在高并发、分布式事务等性能优化方面的具体成果，最好有量化的指标（如QPS提升、响应时间降低）
• 展现跨团队协作和Owner意识的案例，如主导技术方案评审、推动难点攻关等
• 如果对SDD和MCP不熟悉，建议提前学习相关概念并动手实践，如配置Cursor规则、构建MCP server
• 深入掌握Spring Cloud微服务生态，特别是服务治理、熔断降级等高级用法

面试指南

• 针对AI相关的问题：先阐述概念理解，再结合自己的项目经历，说明具体使用场景、工具、效果（如效率提升百分比），最后总结心得
• 针对技术难点问题（如分布式事务、高并发）：采用STAR法则（情境-任务-行动-结果），先描述问题背景，然后分析可选方案，说明最终选择及原因，最后展示结果数据
• 针对协作问题：强调主动沟通、换位思考、文档沉淀等具体行为，可以举例说明如何促进团队信息同步
• 请分享一个你使用AI编程助手解决复杂业务逻辑的案例，具体是如何实现的？
• 你对SDD（规约驱动开发）的理解是什么？在实际项目中如何应用？
• 在微服务架构中，如何处理分布式事务？请结合具体场景说明
• 当面临高并发请求时，你会如何优化数据库和缓存？
• 你如何与产品、测试等其他角色高效协作，确保项目按时交付？