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字节跳动
AI应用开发工程师(研发效能提升方向)-剪映CapCut(深圳/广州)
立即应聘

AI应用开发工程师(研发效能提升方向)-剪映CapCut(深圳/广州)

发布于 大约 17 小时前

普通员工/个人贡献者

深圳市
中级经验
全职员工
仅现场办公
本科
全栈开发
LLM
研发效能
AI Agent
GitHub Copilot
Agent框架
Windsurf
Coderag

AI 估算 · 35k–60k

字节跳动为一线大厂,AI方向薪资高,岗位要求3年以上全栈+AI经验,竞争力强,月薪预计35k-60k。

职位详情

关于这个职位

该职位负责推动剪映CapCut的AI编程与研发效能变革,核心工作是探索AI Agent在工业场景的应用,将前沿AI编程能力落地

你将追踪LLM、Agentic Workflow等技术趋势,定义并构建下一代AI原生研发效能解决方案,从零搭建AI基础设施,优化开发者体验
适合有全栈背景、对AI开发工具充满热情、渴望在大型业务中实现技术创新的工程师

最低要求

本科及以上学历,3年以上全栈开发经验

你是计算机底层技术的信徒,对系统架构有深刻洞察,在计算、存储、网络的世界里游刃有余
具备全栈开发能力,至少精通一门开发语言,并具备快速上手新语言的极客精神
不管是来自服务端、客户端还是前端同事,我们希望您有深厚的开发经验,对优化研发工具和流程有深刻洞察和见解
对最新的AI Coder(如Cursor、Windsurf、GitHub Copilot等)有深入研究,且对近期新出的AI Agent产品拥有较强的激情
深度掌握主流Agent框架和上下文工程技术栈,对Agent架构、CodeRAG等有实战经验

工作职责

深度参与剪映AI编程与研发效能的变革,作为核心成员探索AI Agent在实际工业场景的无限可能,将前沿的AI编程能力在复杂业务中真正落地生根

追踪并捕获AI领域最狂热的技术浪潮(LLM、Agentic Workflow等),结合剪映海量研发场景,定义并打造下一代AI原生的研发效能解决方案
从零到一构建支撑AI进化的基础设施,用技术手段挑战工程效率的极限,重塑开发者体验

优先资格

曾为开发者工具“发电”的极客优先,有AI Coder开发经验者加分

AI 洞察

优缺点分析

优点

  • 身处AI+研发效能的前沿领域,技术成长极快,能接触到业界最先进的LLM和Agent技术
  • 团队氛围注重创新和极客精神,鼓励探索和落地新技术,适合热爱技术的人

缺点 / 挑战

  • 字节跳动平台资源丰富,剪映业务用户量大,技术挑战高,成果影响力广
  • AI技术迭代极快,需要持续学习,保持对最新工具和框架的跟踪,压力较大
  • 岗位要求全栈+AI深度,工作内容涉及研发效能工具开发,可能需要对业务有深刻理解,门槛较高
  • 大厂内卷文化可能存在,工作强度较高,加班可能不可避免
  • 适合有3年以上全栈经验、对AI编程工具充满热情、喜欢挑战和创新的技术极客,能够适应快速变化的技术环境

角色解读

  • 可向AI研发效能专家或AI架构师方向发展,主导更大规模的AI系统设计与团队技术决策
  • 有机会成为AI Agent领域的先行者,积累经验后转型为AI产品负责人或技术经理
  • 在字节跳动内部,可横向拓展至其他业务线(如抖音、飞书)的AI应用开发,实现技术与业务的深度融合
  • 你将专注于将AI Agent技术应用于研发效能提升,如自动化代码编写、代码审查、智能调试等,优化剪映团队的开发流程
  • 你需要追踪LLM和Agentic Workflow的最新进展,设计并实现可落地的AI工具,直接提升开发者的日常效率
  • 你会负责构建AI基础设施,包括上下文工程、CodeRAG系统,以及集成外部AI Coder工具(如Cursor、Copilot)到内部工作流
  • 扎实的全栈开发能力,精通至少一种编程语言(如Python、Go、Java),并能快速学习新技术
  • 对AI Coder工具(如GitHub Copilot、Cursor)有深入理解,熟悉主流Agent框架和上下文工程技术
  • 具备系统架构洞察力,了解计算、存储、网络等底层技术,能够设计高性能的AI工程方案

申请策略

  • 在面试前研究剪映CapCut的产品和技术栈,思考其开发过程中可能存在的效率瓶颈,准备AI赋能的解决方案
  • 关注字节跳动的技术博客和开源项目,了解团队的技术风格和价值观,在面试中展现技术热情
  • 突出全栈项目经验,尤其是使用AI工具(如Copilot、Cursor)优化开发流程的案例
  • 展示对Agent框架或LLM的理解,例如实现过CodeRAG或自定义AI Agent
  • 强调系统架构能力和底层技术功底,如参与过大型分布式系统或性能优化项目
  • 提及任何开发者工具开发或开源贡献经历,特别是AI相关
  • 深入学习主流Agent框架(如LangChain、AutoGPT)和上下文工程技术(如RAG、Prompt Engineering)
  • 动手实践AI Coder工具,尝试在其基础上进行二次开发或插件编写

面试指南

  • 对于技术实践类问题,采用STAR法则(情境-任务-行动-结果),重点突出技术选型原因和效果数据
  • 对于架构设计类问题,先明确需求边界,再分层阐述技术组件(如模型选择、上下文管理、错误处理),并权衡利弊
  • 对于AI Agent问题,从感知-规划-执行-反思循环出发,结合具体业务场景说明设计思路
  • 请分享你使用AI Coder工具(如Cursor)优化开发流程的具体实践和效果
  • 你如何设计一个AI Agent来自动化代码审查或代码生成?请描述架构和关键技术选择
  • 介绍你实现过的全栈项目,并说明你在其中的角色和技术难点
  • 你如何评估一个LLM生成的代码质量?有哪些策略可以提升生成代码的可靠性?
  • 请解释Agent框架中的ReAct模式或Plan-and-Execute模式,并举例适用场景

匹配度报告

69
综合匹配度

字节跳动剪映AI应用开发工程师,前沿技术栈,高成长性,但工作强度大,WLB一般。

适合人群
最适合追求技术成长和创新能力的发展导向型求职者,对WLB要求不高,愿意投入时间学习前沿技术。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利75
成长发展90
工作生活40
使命价值70

薪资福利匹配

75中等

字节跳动薪资福利在行业内属于第一梯队,但未在JD中明确说明具体薪资和福利,面试后议价空间大,整体满足度较高但存在不确定性。

薪资信号面议 (35K-60K/月)

成长发展匹配

90较高

该职位处于AI前沿技术领域,涉及LLM、Agent等主流现代技术,成长空间极大,且公司鼓励创新,有明确的导师制和内部技术分享文化(虽未在JD中明确提及,但字节跳动有相关机制)。

技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、Agentic Workflow、AI Agent、CodeRAG、Cursor、Windsurf、GitHub Copilot、Agent框架
成长机会探索AI Agent在实际工业场景的无限可能、定义并打造下一代AI原生的研发效能解决方案、挑战工程效率的极限
业务类型ambiguous

工作生活匹配

40较低

工作地点为深圳现场办公,未提及弹性工作或远程,大厂研发岗位通常加班较多,WLB一般。

工作模式仅现场办公
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研发效能提升方向具有较高的行业意义,能够有效提升开发者效率,推动技术发展,但社会直接影响力相对有限。

行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
使命信号用技术手段挑战工程效率的极限、重塑开发者体验
创新程度积极采用新技术
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