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字节跳动
服务端开发工程师-数据智能体
立即应聘

服务端开发工程师-数据智能体

发布于 大约 7 小时前

普通员工/个人贡献者

杭州市
中级经验
全职员工
仅现场办公
本科
软件工程
RAG
BI
Prompt Engineering
搜索推荐
Multi-Agent
数据智能体

AI 估算 · 25k–45k

字节跳动大厂AI方向,技术栈前沿,薪资竞争力强,中级工程师月薪在25k-45k之间,发放15个月。

职位详情

关于这个职位

作为字节跳动数据智能体团队的服务端开发工程师,你将参与新一代AI Native数据智能产品的全流程开发,包括需求分析、架构设计和编码实现

工作涉及Prompt Engineering、Multi-Agent、RAG等前沿技术,并面向内部及ToB商业化客户,同时探索AI新技术方向

最低要求

本科及以上学历,计算机相关专业,思维敏捷,沟通能力强,具有自我驱动能力

扎实的编程功底,良好的抽象能力,熟悉常用设计模式,精通Golang、Java、Python等至少一种
有良好的产品和客户意识,善于深入理解业务场景并抽象需求,设计高效的技术方案并推动落地

工作职责

支持新一代AI Native数据智能产品的开发,参与产品的需求分析、技术架构设计、编码实现等工作

支持数据智能产品的架构和服务搭建,包含但不限于Prompt Engineering、Multi-Agent、RAG等
支持内部以及ToB商业化客户
AI新技术新方向的探索和选型

优先资格

有AI、搜索推荐系统、BI或大数据系统开发经验者优先

AI 洞察

优缺点分析

优点

  • 字节跳动大厂平台,技术氛围浓厚,接触前沿AI Native技术
  • 产品面向ToB商业化,直接参与营收项目,个人价值显性化
  • 团队处于AI创新前沿,有探索新技术和新方向的机会,成长空间大
  • 可能需要应对高强度开发节奏,尤其在项目上线或客户交付期
  • 对产品和业务理解要求高,需在技术与业务间快速切换
  • 适合编程功底扎实、对AI Native技术充满热情、具备较强自我驱动力和产品意识的工程师

缺点 / 挑战

  • AI领域技术迭代快,需要持续学习和跟进行业最新动态,学习压力较大

角色解读

  • 深耕AI Native数据领域,成为智能产品架构专家,主导核心模块设计
  • 向技术管理方向转型,带领团队完成复杂项目交付
  • 横向拓展至搜索推荐、BI等关联领域,成为全栈AI解决方案专家
  • 参与AI Native数据智能产品的需求分析、技术架构设计和核心代码开发
  • 构建和优化数据智能产品的服务架构,涉及Prompt Engineering、Multi-Agent、RAG等AI技术
  • 支持内部业务和ToB商业化客户,确保产品稳定高效运行
  • 跟踪AI前沿技术,进行技术选型和探索,推动创新方案落地
  • 精通Golang、Java或Python之一,具备扎实的编程功底和系统抽象能力
  • 熟悉常用设计模式,能设计高效、可扩展的技术方案
  • 具备良好的产品和客户意识,善于将业务需求转化为技术实现
  • 了解AI、搜索推荐、BI或大数据系统者优先

申请策略

  • 在简历或自荐信中明确表达对AI Native方向的热情,并附上相关的个人项目或开源贡献
  • 面试前深入了解数据智能产品(如ChatBI、智能助手),准备2-3个技术方案构想
  • 突出AI相关项目经验,如Prompt Engineering、Multi-Agent系统或RAG应用开发
  • 强调编程能力:列出精通的编程语言(Golang/Java/Python)及设计模式实践
  • 展示产品化能力:说明如何从业务需求抽象技术方案并推动落地
  • 附带搜索推荐、BI或大数据系统开发经验,即使非核心也值得提及
  • 系统学习LangChain、AutoGPT等框架,掌握Multi-Agent编排与RAG实现
  • 强化Golang或Java的系统设计与并发编程能力,熟悉微服务架构

面试指南

  • 采用STAR原则:先概述问题背景,描述具体任务,阐述采取的技术方案,最后总结结果和反思
  • 对于设计类问题,先明确需求边界,然后分层架构(如数据层、服务层、应用层),再讨论关键难点和权衡
  • 对于趋势类问题,结合行业现状和个人见解,展示学习能力和前瞻性思维
  • 请设计一个基于RAG的智能问答系统,包含数据索引、检索和生成模块的架构
  • 在Multi-Agent系统中,如何协调多个Agent协作并处理冲突?
  • 面对高并发场景,如何优化服务端性能?请结合Golang或Java实际经验
  • 如何将业务需求抽象为技术方案?请举例说明
  • 你对AI Native的理解是什么?你认为未来数据智能产品的趋势如何?

匹配度报告

71
综合匹配度

高薪大厂AI前沿技术岗,成长空间大但工作节奏快,适合技术驱动的工程师。

适合人群
最适合追求技术成长和薪资回报、能适应高强度工作的求职者。
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

字节跳动薪资在行业内具有竞争力,且公司福利体系完善(如五险一金、年终奖等),但JD未明确提及具体数字和福利,评分偏正面。

薪资信号未披露(AI估算:25K-45K/月)

成长发展匹配

90较高

职位涉及AI前沿技术(Prompt Engineering、Multi-Agent、RAG),且公司鼓励技术探索,成长空间大,但JD未明确提及晋升通道。

技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI、Prompt Engineering、Multi-Agent、RAG、搜索推荐、BI
业务类型profit_center

工作生活匹配

40较低

JD未提及弹性工作或远程办公,字节跳动整体工作节奏较快,现场办公为主,生活平衡性一般。

工作模式未明确
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及(无法判断)

使命价值匹配

70中等

AI Native数据智能产品有助于提升企业数据决策效率,具有一定社会价值,且行业处于高速增长期,但JD未强调使命感。

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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