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字节跳动
资深后端研发工程师(客服业务架构)-TikTok Shop
立即应聘

资深后端研发工程师(客服业务架构)-TikTok Shop

发布于 1 天前

普通员工/个人贡献者

北京市
高级经验
全职员工
仅现场办公
本科
RAG
系统架构
LLM
电商
Ai Coding
客服架构

AI 估算 · 25k–45k

资深后端+AI方向,字节跳动北京,市场竞争激烈,月薪25k-45k,15薪。

职位详情

关于这个职位

该职位是字节跳动TikTok Shop的资深后端研发工程师,专注于客服业务架构设计

你将负责构建高可用的客服系统,并深度结合LLM等前沿技术,探索AI原生应用架构,推动AI Coding落地,提升研发效率
同时,你将设计AI归因、智能告警以及基于LLM的Agent应用,解决业务痛点
适合对AI和电商领域有热情、追求技术创新的资深工程师

最低要求

本科及以上学历,计算机相关专业背景

熟悉Java/Golang/Python/PHP/C++等至少一门语言,Golang、Java经验者优先
理解大语言模型的基本原理与应用范式,包括PE、RAG、MCP、CoT、MEM和评测等,持续关注业界进展与实践
对AI工具有实际使用与落地经验,熟悉AI Coding流程,有AI赋能研发实践优先
熟悉主流AI开发工具与生态,有Agent实战经验者优先

工作职责

负责国际电商客服架构设计,研发体系搭建,工程化方案优化,提高研发效率和研发质量

结合LLM等前沿领域,探索、设计并实现AI原生的应用架构
推进AI Coding落地,不限于代码生成、代码评审、自动化测试,提升研发效率与代码质量
设计、落地客服业务场景AI归因、AI Oncall、AI智能告警等体系化建设
设计与实现基于LLM的Agent应用,包括任务规划、对话管理、意图识别、工具/流程编排与执行闭环,帮助业务提效、解决业务痛点

优先资格

Golang、Java经验者优先

有AI赋能研发实践优先
有Agent实战经验者优先

AI 洞察

优缺点分析

优点

  • 字节跳动平台资源丰富,数据量大,能积累大规模系统实战经验
  • 团队技术氛围浓厚,鼓励AI创新,个人成长空间大
  • 薪资福利具有竞争力,股票期权等激励完善
  • AI技术栈仍在快速演进,需要持续学习和跟进业界最新进展
  • 客服业务场景复杂,需与产品、运营等多方协作,沟通成本较大
  • 适合技术能力强、对AI应用有浓厚兴趣、希望在电商领域深耕的资深后端工程师

缺点 / 挑战

  • 深度参与电商+AI前沿领域,技术挑战大,快速发展赛道
  • 业务节奏快,需要在复杂场景下快速迭代,工作强度较高

角色解读

  • 在字节跳动内部成长为技术专家(P7+),主导更核心的技术架构
  • 向AI方向深化,成为LLM应用架构领域的权威,主导行业级解决方案
  • 可横向拓展至团队管理,带领AI客服架构团队,向技术总监发展
  • 负责国际电商客服系统的架构设计,搭建高可用、可扩展的研发体系
  • 结合LLM等前沿技术,探索并实现AI原生的应用架构,如AI归因、智能告警
  • 推进AI Coding落地,包括代码生成、自动化评审和测试,提升团队研发效率
  • 设计与实现基于LLM的Agent应用,涵盖任务规划、对话管理、意图识别和流程编排
  • 精通至少一门后端语言(Java/Golang/Python等),并有丰富的大型系统架构经验
  • 深入理解大语言模型原理及其应用范式(如RAG、CoT、Agent),具备实际落地能力
  • 熟悉AI开发工具链,有AI Coding或AI赋能研发的实践经验
  • 具备良好的系统设计能力,能处理高并发、高可用的分布式系统

申请策略

  • 在简历和面试中强调业务理解能力,说明如何通过技术解决客服业务的痛点
  • 关注字节跳动TikTok Shop的国际化背景,在面试中展现对跨文化业务的理解
  • 突出大型分布式系统的架构设计经验,尤其是高并发、高可用系统的实际案例
  • 重点展示LLM相关的项目经验,如RAG、Agent、AI Coding等落地成果
  • 强调对后端语言(特别是Golang/Java)的掌握程度和性能优化实践
  • 如有开源贡献或技术博客,可附加链接以展示技术影响力
  • 系统学习LLM应用范式(RAG、Agent、Prompt Engineering),做一个小型Demo
  • 熟悉字节内部常用技术栈(如自研框架、K8s),可以提前了解相关文档

面试指南

  • 对于系统设计题,先明确业务场景和核心需求(QPS、延迟、数据量),再分层拆解(交互层、逻辑层、数据层),最后指出关键技术和权衡
  • 对于经验类问题,按照STAR法则:情境、任务、行动、结果,重点突出技术难点和你的解决方案
  • 对于技术原理问题,先简述基本概念,再结合你的实际案例说明应用和优化
  • 请设计一个基于LLM的客服对话系统,包括意图识别、上下文管理和工具调用
  • 你们在项目中如何应用RAG?遇到过哪些挑战?如何优化检索质量?
  • 请解释Agent的任务规划与执行闭环,如何保证可靠性和低延迟?
  • 在大型系统中,如何保障客服架构的高可用和可扩展性?
  • 你如何评估AI Coding生成的代码质量?有什么最佳实践?

匹配度报告

68
综合匹配度

高薪高成长AI电商后端,技术前沿面议薪资,工作强度大。

适合人群
最适合追求技术成长和前沿AI应用的求职者,愿意为高回报承担一定工作强度。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利75
成长发展90
工作生活40
使命价值65

薪资福利匹配

75中等

该职位薪资水平在市场上具有竞争力,字节跳动提供完善的福利体系(五险一金、年终奖等),但具体薪资面议,有一定不确定性。

薪资信号面议 (25K-45K/月)

成长发展匹配

90较高

该职位位于AI和电商前沿,技术栈新,成长空间大,JD明确提到LLM、Agent等前沿技术,非常利于个人技能发展。

技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、Agent、RAG、MCP、CoT、AI Coding
业务类型profit_center

工作生活匹配

40较低

字节跳动工作节奏较快,JD未提及弹性办公或远程工作,大概率需要现场办公,WLB一般。

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

65中等

该职位服务于国际电商业务,帮助提升客服体验和效率,具有一定的社会价值;行业增长迅猛,但使命导向信号不强。

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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