字节跳动
AI数据平台开发工程师-飞书aPaaS
AI数据平台开发工程师-飞书aPaaS
发布于 大约 2 个月前普通员工/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
元数据管理
分布式系统
后端开发
数据安全
数据平台
架构设计
AI Agent
LLM
PaaS
AI 估算 · 35k–60k
字节跳动为头部互联网大厂，杭州薪资略低于北京上海但平台好，AI+数据方向技术难度高，3年以上经验月薪约35-60K，年终奖丰厚。
职位详情
关于这个职位
作为飞书aPaaS团队的AI数据平台开发工程师，你将主导AI数据PaaS平台的核心架构设计与开发，为AI Agent提供高效的数据存储、访问、搜索等基础能力
你需要结合LLM等前沿AI技术，探索AI-Native应用架构，并参与企业级智能应用开发平台的建设
适合有扎实后端开发经验、对AI技术有热情的技术专家
最低要求
本科及以上学历，计算机相关专业，三年以上数据平台、分布式系统或后端开发经验，有AI相关数据平台建设经验者优先
扎实的编程能力和编码规范，有较强软件架构设计能力和代码优化能力
有较强的业务理解力以及复杂技术拆解能力，具备系统化与结构化思维及问题解决能力、高效执行能力
了解前沿AI技术体系，了解LLM相关应用开发流程，对AI-Native架构有相关理解或实践经验者优先
具备AI Agent数据支撑相关开发经验者加分
具备优秀的问题分析与解决能力，较强的技术调研与创新能力，能够快速跟进前沿技术并推动落地
拥有良好的团队协作精神与沟通表达能力，能够独立承担核心模块开发任务，具备技术攻坚能力
工作职责
主导AI数据PaaS平台的核心架构设计与开发实现，支撑上层AI应用的稳定运行，为AI Agent提供高效、可靠的数据存储、数据访问、数据搜索、数据集成、数据分析及数据安全等基础能力
负责调研、探索并落地面向AI友好的数据体系与元数据管理体系，构建标准化、可扩展的数据模型，提升数据对AI应用的适配性与可用性
深度参与AI驱动的企业级智能应用开发平台项目，结合LLM等前沿AI技术，探索并设计AI-Native应用架构，推动技术创新与落地
跟进行业内前沿数据技术与AI技术动态，将先进技术理念与实践经验融入平台建设，持续优化数据平台的性能、安全性与可扩展性
主导数据平台相关技术难点的攻克，负责核心模块的代码编写与质量把控，指导团队成员开展技术研发工作，提升团队整体技术能力
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 字节跳动平台技术栈前沿，能深度参与AI基础设施与LLM结合的创新项目，技术成长快
- 飞书aPaaS属于企业级SaaS赛道，市场前景广阔，个人影响力容易放大
- 团队技术氛围好，有机会与顶尖工程师协作，积累AI-Native架构经验
- 对技术深度和广度要求高，需要同时掌握数据平台、分布式系统、AI技术等多个领域
- AI技术迭代迅速，需要持续学习保持竞争力
- 适合3年以上后端或数据平台经验、对AI技术充满热情、渴望在技术深度和影响力上突破的工程师
缺点 / 挑战
- 大厂节奏快，项目周期紧，可能需要较高强度工作
角色解读
- 技术深度方向：成为数据平台架构专家或AI基础设施领域权威
- 管理方向：从技术骨干晋升为技术Leader，带领团队构建更大规模的平台
- 业务方向：深入理解AI应用场景，转型为AI解决方案架构师
- 主导AI数据PaaS平台的核心架构设计与开发，为AI Agent提供数据存储、搜索、安全等基础能力
- 结合LLM等前沿技术，探索AI-Native应用架构，参与企业级智能应用开发平台项目
- 攻克数据平台技术难点，负责核心模块代码编写与质量把控，指导团队成员技术工作
- 扎实的编程能力和软件架构设计能力，精通后端开发（如Go/Python），熟悉分布式系统
- 了解LLM应用开发流程和AI Agent架构，具备AI数据平台建设经验优先
- 系统化思维与复杂问题拆解能力，能快速跟进前沿技术并推动落地
申请策略
- 在面试中主动展示对AI-Native架构的理解，可以准备一个技术方案小Demo
- 了解飞书aPaaS产品定位和字节跳动AI战略，体现业务思考能力
- 突出数据平台或分布式系统的架构设计经验，用具体案例展示系统设计能力和性能优化成果
- 强调AI相关项目经历，尤其是LLM应用开发、AI Agent或数据支撑方面的实践
- 展示代码质量和工程规范意识，如开源项目贡献、代码重构等
- 补充LLM应用开发知识，如LangChain、向量数据库、Prompt Engineering等
- 强化数据平台核心技能，如元数据管理、数据搜索（Elasticsearch）、数据集成（Flink/Spark）
面试指南
- 使用STAR原则（情境-任务-行动-结果）回答项目经验问题，重点突出技术选型、架构设计和实际效果
- 对于架构设计问题，先明确需求边界，再分层阐述架构组件（如存储层、索引层、API层），最后讨论可扩展性和安全性
- 请设计一个为AI Agent提供实时数据访问的数据平台架构
- 你如何理解AI-Native应用架构？与传统架构相比有哪些关键变化？
- 在数据平台中如何处理数据一致性和性能问题？举一个实际案例
- 如何将LLM集成到数据平台中，比如自然语言查询数据？
- 复习分布式系统理论基础（CAP、一致性协议、分布式存储等）和常见数据平台组件（Kafka、ClickHouse、Redis等）
- 准备一个AI Agent数据支撑的项目案例，包括数据流设计、技术难点和解决方案
职位点评
70
综合评分
大厂AI基础设施核心岗位，前沿技术栈，薪资优厚，但工作强度大、WLB一般。
更适合这类人
适合极度追求技术成长和职业发展，愿意接受高强度工作节奏的求职者。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利75
成长发展90
工作生活45
使命价值70
薪资福利
75中等
字节跳动薪资具有市场竞争力，福利完善（五险一金、补充医疗、年终奖等），但具体薪资需面议，且一线城市生活成本较高。
薪资信号面议 (35K-60K/月)
成长发展
90较高
职位涉及AI前沿技术（LLM、AI Agent）和数据基础设施，技术栈现代，个人成长空间大，但未明确提及晋升通道。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI、LLM、AI Agent、数据平台、分布式系统、PaaS
成长机会指导团队成员
业务类型profit_center
工作生活
45较低
字节跳动通常要求现场办公，工作强度较大，但地点在杭州（非一线城市压力略小），未提及弹性或远程。
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
70中等
AI数据平台是数字化转型关键领域，行业增长快，但字节跳动主要商业驱动，社会使命感一般。
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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