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字节跳动
服务端开发工程师(AI应用)-剪映CapCut(北京/深圳/广州)
立即应聘

服务端开发工程师(AI应用)-剪映CapCut(北京/深圳/广州)

发布于 大约 1 小时前

普通员工/个人贡献者

北京市 / 深圳市
高级经验
全职员工
仅现场办公
学历未注明
数据结构
算法
GO
负载均衡
缓存
分布式存储
消息队列
大模型
高并发
微服务治理

AI 估算 · 25k–45k

字节跳动为一线互联网大厂,AI应用开发岗位技术含量高,深圳薪资水平较高,综合市场行情估算月薪区间25k-45k。

职位详情

关于这个职位

加入字节跳动剪映CapCut团队,参与AI赋能的后端核心系统开发,包括视频编辑、内容生态、AI基础设施及商业化等方向

你将与顶尖工程师合作,构建高并发、高可用的分布式系统,推动AI技术在创意工具中的落地,直接影响数亿用户的创作体验

最低要求

对AI产品、AI技术有浓厚的兴趣,有自己主动学习、动手实现一些Demo的同学优先

扎实的算法与数据结构基础、良好的编码能力和代码习惯,熟练掌握Go或其他一门编程语言
熟练掌握服务端相关技术,对缓存、消息队列、负载均衡、分布式存储等有深入理解和实践
熟悉互联网架构体系,有大模型应用、高并发、大数据量系统开发经验,对微服务治理、稳定性建设、性能优化等有理解和实践
具备良好的沟通合作技巧,较强的责任心及团队合作精神,能深入了解业务、建立良好协作关系,具备独立解决问题的能力

工作职责

参与或负责剪映CapCut、即梦、醒图等产品的后端核心链路工作,后续重点是向AI后端架构演进

视频工具:参与剪映CapCut视频编辑器及AI能力的研发工作,包括但不限于智能成片,多轨道编辑器,数字人,音乐生成,生图生视频等核心AI能力
内容生态:参与剪映CapCut模板内容生态的研发工作,包括模板作者增长、作者激励、模板分发等核心链路
AI基建:参与AI网关能力建设,包括排队、审核、流量调度、限流等基础能力,同时参与AI算法工程优化、推理加速等
商业化:参与会员营收链路的建设工作,包括权益供给、订单交易、权益消费、营收增长等核心链路,同时精细化各种商业化相关策略,保障业务营收&用户体验的双赢
即梦:参与即梦生图、生视频、数字人核心链路、即梦内容社区、故事Agent、创作Agent等工程研发工作,保障核心链路稳定性、做好架构升级演进、优化成本和性能

AI 洞察

优缺点分析

优点

  • 深度参与AI与创意工具的结合,技术栈前沿,涵盖大模型、高并发分布式系统,快速提升技术视野
  • 团队技术氛围浓厚,有机会与行业顶尖工程师合作,参与开源或内部技术分享
  • 大厂内部流程较多,跨部门协作可能带来沟通成本

缺点 / 挑战

  • 字节跳动平台资源丰富,用户基数庞大,技术挑战大,个人成长空间广阔
  • 业务复杂度高,需同时兼顾AI能力创新与系统稳定性,可能面临较强的交付压力
  • 技术迭代快,需要持续学习AI领域的新技术,对学习能力要求较高
  • 适合对AI应用充满热情、具备扎实后端基础、渴望在高并发场景中突破技术瓶颈的工程师

角色解读

  • 技术方向:从后端开发成长为AI系统架构师,聚焦AI推理优化、分布式机器学习系统设计
  • 业务方向:深入理解视频创作、内容生态与商业化,发展为技术负责人或产品技术专家
  • 管理方向:带领团队负责核心链路,逐步晋升为技术经理或AI应用团队负责人
  • 负责剪映CapCut等产品的后端核心系统开发,重点推进AI架构演进与升级
  • 参与视频编辑器AI能力(智能成片、数字人、音乐生成等)的后端研发,保障高并发与稳定性
  • 建设AI基础设施,包括网关、流量调度、推理加速等,并优化算法工程成本
  • 参与商业化营收链路开发,实现权益供给、订单交易、营收增长等核心功能
  • 精通Go语言,具备扎实的算法与数据结构基础,熟练使用缓存、消息队列、分布式存储等中间件
  • 深入理解微服务架构、高并发系统设计与性能优化,有大模型应用经验者优先
  • 具备强烈的技术好奇心,主动学习AI产品与技术,并能快速实现Demo验证想法
  • 良好的沟通协作能力,能深入业务场景,推动跨团队合作

申请策略

  • 关注字节跳动技术公众号或招聘宣讲,了解团队技术栈和业务方向,在面试中展现匹配性
  • 准备1-2个最能体现自己技术深度的项目,能清晰讲解架构设计与技术选型
  • 突出高并发系统设计经验,如QPS、延迟优化、分布式架构等量化成果
  • 强调AI相关项目经历,包括大模型调用、推理加速或AI产品后端开发
  • 展示Go语言深度使用经验,以及缓存、消息队列等中间件的实际应用案例
  • 若有参与开源项目或技术博客,可体现技术热情和影响力
  • 补充AI基础,了解大模型(如Transformer)原理及工程化部署(如vLLM、TensorRT)
  • 深入学习Go语言并发编程及性能调优,熟悉常用框架如Kitex、Hertz等

面试指南

  • 对于系统设计题,可按场景-数据量-架构-组件-优化-容错的步骤展开
  • 对于技术原理题,先简明定义,再结合源码或实践说明,最后拓展到应用场景
  • 对于项目经历题,采用STAR法则(情境-任务-行动-结果),突出个人贡献与技术难点
  • 请描述一个你参与过的高并发系统,你如何做性能优化?
  • 你对大模型的理解?如何在后端服务中调用和部署大模型?
  • Go语言中goroutine和channel的使用场景及注意事项
  • 如何设计一个可靠的分布式消息队列?
  • 在微服务架构中,如何保证服务间的数据一致性?

匹配度报告

71
综合匹配度

字节AI应用后端,高薪高成长,技术前沿但WLB一般。

适合人群
最看重技术成长与薪资回报,能接受较高工作强度的求职者。
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

字节跳动提供行业领先的薪资待遇和股票期权,福利体系完善,薪酬竞争力强。

薪资信号未披露(AI估算:25K-45K/月)

成长发展匹配

90较高

职位深度参与AI前沿技术,涉及大模型、推理加速等,技术栈现代,成长空间极大,公司内部培训与晋升机制完善。

技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Go、大模型、AI、分布式系统、微服务、缓存、消息队列
业务类型profit_center

工作生活匹配

40较低

必须现场办公,未提及弹性工作或远程选项,大厂加班文化普遍,工作生活平衡一般。

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

70中等

AI赋能创作者,产品有广泛社会影响力,但商业化导向较强,使命感一般。

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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