字节跳动
后端开发工程师-商业化交易中台
后端开发工程师-商业化交易中台
发布于 大约 17 小时前普通员工/个人贡献者
上海市
中级经验
全职员工
仅现场办公
本科
分布式系统
RAG
GO
LLM
Prompt Engineering
交易平台
Ai Coding
AI 估算 · 25k–40k
字节跳动上市大厂，上海中高级后端+AI方向，薪资在互联网行业具有竞争力。
职位详情
关于这个职位
这是一个面向国际化广告商业化交易中台的后端开发岗位，负责构建和维护全球广告客户关系及资金交易管理平台
你将深度参与AI技术应用（如LLM、Agent）提升研发效能，同时负责交易平台系统开发、架构升级及性能优化，支撑千亿级营收目标
适合具有3年以上经验、熟悉分布式系统并热衷AI技术的工程师
最低要求
本科及以上学历，计算机、软件工程等相关专业，基础知识扎实
年及以上AI技术相关经验，具备To B复杂系统项目设计经验，有负责人跨团队项目经验优先
熟悉面向对象设计和开发，对代码有高度追求，熟悉Java/Go/C++/Python中的至少一门编程语言
熟悉分布式系统的挑战和解决方案，掌握常见中间件的使用以及原理
学习能力强，有良好的自驱力，具备独立解决问题的能力
责任心强，具备良好的沟通协作和项目推动能力
具备AI原生思维，习惯并善于利用AI工具提升工作效率，对新技术保持敏锐的感知和热情
工作职责
AI技术应用与研发效能提升：积极拥抱AI时代，在日常研发中深度应用AI Coding工具，探索并沉淀AI辅助编程、自动化测试生成等最佳实践，持续提升个人与团队的研发效能
同时深度探索LLM与Agent技术在交易流程、客户管理、激励、合规与风控、授信决策、问题诊断和智能审批等场景中的落地，设计可落地的系统方案，用AI赋能业务的指数级增长，推动业务指标与用户体验提升
交易平台系统开发与维护：负责支撑国际化广告全球变现的交易平台系统开发，搭建并维护客户全流程交易能力（涵盖签约、资金、计费、结算等环节），支持达成千亿规模的营收目标，保障商业变现过程高效且合规
技术攻坚与架构升级：承担交易平台架构升级、AI大模型业务落地、复杂模型设计等重难点技术攻坚，处理全球多国家/地区业务的复杂业务逻辑和合规要求
系统性能与稳定性优化：持续改善服务稳定性和性能等技术问题，优化高并发、大数据量处理场景下的系统性能，提升全球用户体验
业务协作与需求交付：参与业务需求和规划的讨论与制定，和产品经理高效合作，按时按质量完成交付，助力业务快速发展
优先资格
有LLM应用层开发经验（如熟悉Agent开发、Prompt Engineering、RAG架构等）者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 处于AI与商业变现的结合点，技术前沿且有实际业务价值，技能积累快
- 公司技术氛围浓厚，内部工具和资源丰富，鼓励创新
- 业务复杂，涉及全球多国合规要求，需处理大量细节
- AI技术落地仍需探索，责任与不确定性并存
- 适合有3年以上后端经验、对AI技术有强烈兴趣、渴望在大型分布式系统和高复杂业务中成长的工程师
缺点 / 挑战
- 字节跳动国际化业务平台，处理百亿级交易，挑战大、成长空间足
- 高并发、高可用要求高，压力较大，可能需要应对线上问题
角色解读
- 技术方向：从后端开发到系统架构师，深入AI与分布式系统结合领域
- 管理方向：可发展为技术负责人或团队Leader，带领项目攻关
- 业务方向：积累商业化交易和国际化业务经验，转型产品技术专家或业务架构师
- 开发并维护国际化广告交易平台，覆盖签约、资金、计费、结算等核心链路，支撑千亿营收
- 深度应用AI技术，如使用LLM和Agent优化交易流程、风控、审批等场景，提升效能
- 进行系统架构升级和性能优化，处理高并发、大数据量等挑战，保障全球用户体验
- 扎实的编程能力，精通Java/Go/C++/Python至少一门，熟悉面向对象设计
- 深入理解分布式系统，掌握常见中间件（如消息队列、缓存、数据库）的原理和使用
- 具备AI原生思维，熟悉LLM应用开发（Agent、Prompt Engineering、RAG等）者优先
申请策略
- 了解字节跳动商业化产品（如巨量引擎、穿山甲），思考AI如何优化交易流程
- 在面试中展示对AI工具的使用习惯和效率提升案例
- 突出AI项目经验，尤其是LLM/Agent在实际业务中的应用，如自动化、优化等
- 强调高并发、分布式系统设计或重构经验，特别是交易、支付相关领域
- 展示跨团队协作和项目推动能力，可列举负责过的大型项目
- 补充LLM应用层技能：Agent开发、RAG架构、Prompt Engineering
- 深入学习分布式系统原理，如一致性、分布式事务、缓存策略
面试指南
- STAR法则：明确场景、任务、行动和结果，突出技术难点和解决方案
- 结合字节业务：例如将LLM应用于审批流，说明如何设计prompt和agent
- 请描述一个你主导的分布式系统设计项目，如何保证高可用和数据一致性？
- 你如何将一个LLM模型应用到实际业务场景中？请举例说明
- 处理过多国合规要求的交易系统吗？如何设计才能满足不同区域的法规？
- 在高并发场景下，如何优化系统性能？请分享具体案例和指标
- 你如何评估和选择AI coding工具？有什么提升效率的最佳实践？
- 复习分布式系统核心知识，准备项目架构图和关键技术选型理由
匹配度报告
71
综合匹配度
字节跳动高薪前沿AI交易中台岗，技术成长极佳但工作强度较大。
适合人群
该职位最适合重视技术成长和发展机会的求职者，愿意牺牲部分生活平衡换取前沿技能和职业跃升。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利85
成长发展90
工作生活40
使命价值70
薪资福利匹配
85较高
字节跳动薪资在互联网行业具有竞争力，且上市公司福利完善，但JD未明确具体薪酬，需面议。
薪资信号面议 (25K-40K/月)
成长发展匹配
90较高
该职位深度结合AI与业务，技术前沿，成长空间巨大，明确鼓励AI创新和架构升级。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、Agent、Prompt Engineering、RAG、AI Coding、分布式系统
业务类型profit_center
工作生活匹配
40较低
仅现场办公，工作地上海，互联网大厂通常强度较高，JD未提WLB。
工作模式仅现场办公
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
使命价值匹配
70中等
国际化广告商业化业务，营收千亿，影响大，但主要为商业变现，社会意义一般。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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