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字节跳动
AI Coding服务端工程师-字节云
立即应聘

AI Coding服务端工程师-字节云

发布于 大约 2 小时前

普通员工/个人贡献者

杭州市
高级经验
全职员工
仅现场办公
本科
RAG
微服务
LLM
可观测性
云原生
Agent编排

AI 估算 · 35k–60k

AI+云原生方向,大厂核心岗位,高级工程师,薪资具有竞争力。

职位详情

关于这个职位

该岗位负责打造字节云的AI Native开发引擎,通过Spec Coding实现从需求到代码的全链路AI自动化生产

你将构建PB级代码/文档RAG知识库,设计异步Agent编排框架,并推动AI Native最佳实践落地
这是一个技术深度与广度兼具的核心研发角色,适合对AI+云原生充满热情的资深工程师

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

  • 深度参与前沿AI基础设施构建,技术和行业前景极佳
  • 团队技术氛围浓厚,有机会与顶尖工程师合作,快速成长
  • 对技术综合能力要求高,需要同时掌握AI、云原生、高并发等多领域知识
  • 项目处于早期探索阶段,可能面临较大不确定性
  • 适合具备5年以上后端开发经验,对AI技术和云原生有强烈兴趣,渴望在技术深度和广度上突破的资深工程师

缺点 / 挑战

  • 字节跳动平台资源丰富,项目体量大,技术挑战高
  • 工作强度可能较高,需要适应快速迭代的节奏

角色解读

  • 成为AI+云原生领域的专家,主导更多核心基础设施的建设
  • 向技术架构师或技术负责人方向发展,负责更大规模系统的架构决策
  • 横向拓展至AI平台产品方向,结合业务需求推动平台演进
  • 负责设计和实现AI Native开发引擎,让需求描述自动生成可合并的代码MR
  • 构建和优化PB级代码文档的RAG知识库,实现毫秒级语义检索
  • 设计异步Agent编排框架,支持多语言、多运行时Agent的互操作
  • 推动AI在发布、灰度、监控等运维环节的落地,实现自动化交付
  • 精通Golang或Python,以及Kubernetes和云原生技术栈
  • 深入理解LLM应用范式,包括RAG、Function-Call、Agent编排等
  • 具备高并发系统设计与性能调优经验,熟悉微服务治理与可观测性
  • 较强的沟通与项目管理能力,能够推动跨团队协作

申请策略

  • 关注字节云AI Native方向的技术博客和开源项目,在面试中展现对该领域的热情
  • 准备一个你主导的技术项目案例,从背景、设计、落地到效果,完整阐述
  • 突出高并发系统设计经历,特别是10k QPS以上的项目
  • 强调Golang/Python/Kubernetes的熟练程度,并展示相关项目成果
  • 重点描述LLM应用案例,如RAG、Agent编排、RLHF等生产级落地经验
  • 可以提前学习Kubernetes Operator的开发、Bazel构建工具的用法
  • 加深对Agent编排框架(如LangChain、CrewAI)的理解,尝试动手搭建Demo

面试指南

  • 对于系统设计类问题,采用STAR法则:场景-任务-行动-结果,重点突出你的决策过程和量化效果
  • 对于技术原理类问题,先给出核心概念定义,再结合自己的实践经验说明细节和优化点
  • 对于开放性问题,从当前痛点、技术方案、未来演进三个层次展开,体现思考深度
  • 请描述你设计过的一个高并发系统,如何做容量规划和灰度策略?
  • 解释RAG的基本原理,以及你如何在生产环境中优化检索性能?
  • 如何设计一个Agent编排框架,使其支持多语言和事件驱动?
  • 谈谈你对微服务可观测性的理解,如何定位一个分布式系统的性能瓶颈?
  • 你对AI Native开发的愿景是什么?如何衡量AI代码生成的采纳率?

匹配度报告

69
综合匹配度

大厂核心AI云原生岗位,技术前沿、薪资优厚,但工作节奏较快。

适合人群
最适合追求技术成长和职业发展、愿意接受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78
成长发展92
工作生活35
使命价值70

薪资福利匹配

78中等

字节跳动薪资在业内属第一梯队,但未在JD中明确,且工作强度可能较高,综合评分中等偏上。

薪资信号未披露(AI估算:35K-60K/月)

成长发展匹配

92较高

岗位涉及AI、云原生最新技术,技术前沿性极强,且有明确的业务落地场景,成长空间巨大。

技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、RAG、Agent编排、云原生、Kubernetes、Go、Python
业务类型profit_center

工作生活匹配

35较低

未提及灵活办公或WLB,字节跳动企业文化强调高效和结果,工作节奏可能较快。

工作模式未明确
办公地点未明确
加班情况未提及(无法判断)

使命价值匹配

70中等

AI Native开发属于行业前沿,有较高创新价值和行业影响力,但具体社会使命信号不强。

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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