字节跳动
AI Coding服务端工程师-字节云
AI Coding服务端工程师-字节云
发布于 大约 4 小时前普通员工/个人贡献者
北京市
高级经验
全职员工
仅现场办公
本科
RAG
微服务
LLM
Serverless
RLHF
AI 估算 · 40k–70k
字节跳动资深AI工程师，北京市场高薪，结合5年+经验及AI方向稀缺性，薪资竞争力强。
职位详情
关于这个职位
作为字节云AI Coding服务端工程师，你将参与打造AI原生开发引擎，构建PB级代码/文档RAG知识库，设计异步Agent编排框架，推动AI最佳实践在真实业务落地
这是一个深度结合AI与云原生技术的研发岗位，适合追求技术前沿的资深工程师
最低要求
计算机本科学历及以上，5年以上高并发平台研发，主导过10k QPS系统并负责容量规划与灰度策略
精通Golang/Python/K8s，能写控制器/Operator，熟悉Bazel、Serverless、事件驱动架构
深入理解LLM应用范式：RAG、Function-Call、Agent编排、RLHF，有生产级落地案例
具备微服务治理与可观测性经验，SLA99、99%，擅长定位CPU/内存/网络综合性能问题
横向沟通与项目管理力强，推动排障并按期交付
质量敏感，学习能力强
工作职责
打造字节云AI Native Development引擎：以Spec Coding为主线，贯通PRD→TRD→Coding→评测→集成测试，让需求从一句话到可评审MR全链路AI生产，人工一键合并
构建PB级代码/文档RAG知识库，毫秒级语义检索，支撑Agent生成、补全、Review、UT，生产代码采纳率≥50%
设计异步Agent编排与调度框架，基于事件驱动、云原生弹性扩容，内置MCP/A2A协议，打通多语言、多运行时Agent互操作
推动AI Native最佳实践在真实业务落地，将发布、灰度、监控、回滚策略嵌入Agent决策闭环，经生产验证实现7x24零事故自动交付
优先资格
熟悉编译器或静态分析工具（ANTLR/Tree-sitter即可）
在GitHub提交过Agent相关PR，Star>50更佳
热衷AI技术和分享，乐于组内外宣讲新知识
有产品思维，能用数据看板驱动平台迭代
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 前沿技术栈：深度接触LLM、RAG、Agent、K8s等最新技术，保持技术领先
- 大平台资源：字节跳动拥有海量数据和业务场景，个人贡献能产生巨大影响力
- 高薪资待遇：字节为资深技术岗位提供极具竞争力的薪酬和股票
- 快速成长：参与AI原生研发平台从0到1的建设，锻炼系统设计和落地能力
- 技术难度高：需要同时掌握AI、云原生、高并发等多领域知识，学习曲线陡峭
- 工作强度大：字节提倡拼搏文化，可能需要应对高强度开发和紧急排障
- 适合5年以上后端经验、精通K8s和AI应用范式、渴望在AI基础设施领域深耕的技术专家
缺点 / 挑战
- 跨团队协作：需与产品、算法、运维等多角色紧密配合，沟通成本较高
角色解读
- 技术纵深发展：成为AI基础设施领域专家，主导更大规模分布式系统设计
- 技术管理：随着项目扩张，可转向技术Leader或架构师，带领团队
- 跨领域：结合产品思维，向AI平台产品经理或技术合伙人方向发展
- 负责AI Coding引擎核心模块开发，将需求自动转化为可合并的MR，实现全链路AI生产
- 构建PB级代码/文档RAG知识库，实现毫秒级语义检索，支撑Agent代码生成与补全
- 设计异步Agent编排与调度框架，基于事件驱动和云原生弹性扩容，打通多语言Agent互操作
- 推动AI最佳实践在发布、灰度、监控等环节落地，实现7x24零事故自动交付
- 精通Golang或Python，熟悉Kubernetes以及相关生态如Operator、Bazel、Serverless
- 深入理解LLM应用范式：RAG、Function-Call、Agent编排、RLHF，并有生产级落地经验
- 具备高并发平台研发经验，主导过10k QPS以上系统，熟悉容量规划与灰度策略
- 具备微服务治理与可观测性经验，能够定位CPU/内存/网络性能问题
申请策略
- 关注字节云业务方向：了解火山引擎AI产品线，面试中展现对业务的理解
- 准备系统设计面试：重点练习高并发分布式系统设计，尤其是弹性伸缩和灰度发布方案
- 突出高并发系统设计经验：明确写出主导过10k QPS以上系统的架构、容量规划及灰度策略
- 强调AI落地案例：列出LLM相关项目的具体贡献，如RAG系统、Agent编排、RLHF等生产级成果
- 展示开源或社区贡献：如有GitHub Star较高的项目或PR，务必提及
- 体现横向沟通能力：用案例说明跨团队推动项目落地的能力
- 补充K8s Operator编写经验：学习Operator模式，能写自定义控制器
- 深入理解Agent编排框架：研究LangChain、AutoGPT等框架，理解MCP/A2A协议
面试指南
- 对于系统设计题：先明确需求边界（规模、延迟、一致性），再拆解为模块（存储、索引、检索、缓存），最后讨论容错和扩展性
- 对于AI应用题：强调从实验到生产的闭环，包括数据收集、模型选择、效果评估、持续迭代
- 对于技术深度题：展示对底层原理的理解，如RAG中的Embedding与检索算法、K8s调度策略
- 请设计一个PB级代码文档RAG系统，如何保证毫秒级检索？
- 描述一个你主导的高并发系统，如何做容量规划和灰度发布？
- 解释Agent编排框架的事件驱动设计，如何处理复杂任务依赖？
- 如何确保AI生成的代码质量？有哪些评估指标和反馈机制？
- 谈谈你对RLHF的理解，在生产环境中如何实现？
匹配度报告
74
综合匹配度
字节跳动AI Coding引擎核心岗位，前沿技术栈、薪资优厚，但工作强度和WLB挑战大。
适合人群
该职位最适合追求技术前沿和高薪回报、愿意接受高强度工作挑战的资深工程师。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利90
成长发展95
工作生活40
使命价值70
薪资福利匹配
90较高
字节跳动资深AI工程师薪资处于市场高位，且IPO后股票价值高，福利待遇优厚，但JD未明确具体福利，需面试确认。
薪资信号未披露（AI估算：40K-70K/月）
成长发展匹配
95较高
该职位涉及LLM、RAG、Agent、云原生等前沿技术，技术挑战大，成长空间广阔，但JD未明确提及培训或晋升通道。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Golang、Python、K8s、LLM、RAG、Agent、Bazel、Serverless、RLHF
业务类型profit_center
工作生活匹配
40较低
字节跳动以高工作强度闻名，JD未提及远程或弹性办公，推测为仅现场办公且加班频繁，WLB较差。
工作模式仅现场办公
办公地点市区核心地段
加班情况明确要求弹性/高强度
使命价值匹配
70中等
AI基础设施对行业有较大推动作用，但商业化导向明显，社会影响力中性。
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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