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全栈工程师(抖音体验Agent方向)-抖音研发

全栈工程师(抖音体验Agent方向)-抖音研发

发布于 大约 16 小时前

普通员工/个人贡献者

上海市
中级经验
全职员工
仅现场办公
本科
性能优化
iOS
LLM
自动化诊断
客户端开发
大模型
抖音
AutoGPT

AI 估算 · 25k–45k

一线互联网大厂核心业务,技术栈前沿,1-3年经验薪资竞争力强,月薪25-45K合理。

职位详情

关于这个职位

该职位负责抖音客户端性能体验的优化与问题诊断,利用大模型技术构建智能测试Agent,推动自动化问题分析向智能化演进

适合对移动端性能优化和AI应用开发有热情的工程师

最低要求

本科及以上学历,计算机相关专业,1-3年Android&iOS或模型应用开发经验

熟悉iOS/Android平台特性,了解有功耗、网络、内存、IO、资源利用率等优化经验者优先
有性能优化、基础框架、Framework等经验者优先,有业务背景且对技术深度追求者优先
能熟练使用App监控工具,基于监控工具挖掘系统性优化方案,支撑体验问题定位和解决经验者优先
对大模型(LLM)应用开发有热情,了解LangChain、AutoGPT等框架或有相关Demo实践经验者优先

工作职责

负责抖音客户端场景体验问题诊断分析工作,围绕抖音客户端性能、交互问题完成问题根因分析

负责App性能体验问题主动挖掘,包括不限于启动、流畅性、资源占用、播放卡顿等,打造极致的短视频App体验
参与构建智能测试Agent(专家智能体),探索利用LLM实现自动化诊断分析、方案推荐等前沿场景落地
负责测试中台能力的智能化升级,引入业界先进的AI测试技术,推动从“自动化问题分析”向“智能化”的演进
对产品提出改进建议以建立极致的用户感受,对项目提出改进建议以提高项目整体效率

优先资格

了解有功耗、网络、内存、IO、资源利用率等优化经验者优先

有性能优化、基础框架、Framework等经验者优先
有业务背景且对技术深度追求者优先
能熟练使用App监控工具,基于监控工具挖掘系统性优化方案,支撑体验问题定位和解决经验者优先
对大模型(LLM)应用开发有热情,了解LangChain、AutoGPT等框架或有相关Demo实践经验者优先

AI 洞察

优缺点分析

优点

  • 大厂核心业务,抖音用户量巨大,工作成果直接影响数亿用户
  • 前沿技术结合,深入大模型在移动端的应用,技术含金量高
  • 完善的培养体系和晋升通道,与优秀同事共事,成长速度快
  • 薪资福利优厚,年终奖丰厚,期权价值高
  • 技术栈跨度大(移动端+AI),需要持续学习,保持技术敏感度
  • 大模型应用仍在探索阶段,方向不确定性可能带来调整

缺点 / 挑战

  • 工作节奏较快,可能需要应对紧急性能问题,承受一定的压力
  • 适合有1-3年移动端开发经验,对性能优化和AI技术有强烈兴趣,愿意接受挑战并快速成长的工程师

角色解读

  • 技术深化:从客户端性能专家向AI工程化专家发展,掌握LLM落地全链路
  • 横向扩展:可转向测试架构师或全栈工程师,负责更大范围的技术平台
  • 管理路线:积累经验后带团队,成为技术经理或项目经理
  • 诊断抖音客户端性能问题,分析启动、流畅性、资源占用等指标,定位根因
  • 使用监控工具和自动化手段主动挖掘性能瓶颈,推动优化方案落地
  • 构建基于大模型的智能测试Agent,实现自动化诊断和修复推荐
  • 升级测试中台能力,引入AI技术提升测试智能化水平
  • 扎实的Android/iOS开发经验,熟悉平台特性和性能优化方法
  • 具备App监控工具使用能力,能系统性分析性能数据
  • 对大模型应用开发有热情,了解LangChain、AutoGPT等框架
  • 良好的问题分析和解决能力,追求技术深度

申请策略

  • 在简历中展现对“体验优化”和“智能化”的热情,与岗位目标契合
  • 了解抖音最近在AI方面的动态,面试时体现对业务的理解
  • 突出客户端性能优化项目经验,提供具体数据和优化效果
  • 展示对LLM的了解,如有相关项目或Demo经验务必列出
  • 强调使用过的监控工具和自动化框架,体现分析能力
  • 用项目案例证明问题解决和根因分析的能力
  • 学习LangChain、AutoGPT等框架,动手搭建一个LLM应用Demo
  • 深入理解Android/iOS性能分析工具(如Profiler、Instruments)

面试指南

  • 使用STAR法则:情境、任务、行动、结果,结构化回答
  • 先分析问题根因,再提出方案,最后评估效果,展现系统性思维
  • 结合具体技术细节,不泛泛而谈,展示深度
  • 描述一次你优化App性能的经历,如何定位和解决?
  • 解释LLM在移动端测试中的应用场景和挑战
  • 设计一个自动化性能问题诊断系统的架构
  • 说一说你最熟悉的性能监控工具及其原理
  • 如果你发现抖音启动慢,你会如何排查?

匹配度报告

76
综合匹配度

大厂核心、AI赋能、技术前沿,但工作强度较大。

适合人群
适合追求技术成长、希望深入前沿领域、能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85
成长发展90
工作生活50
使命价值80

薪资福利匹配

85较高

字节跳动薪资处于行业领先水平,福利完善如五险一金、补充医疗、免费三餐等,补偿性动机满足度高。

薪资信号未披露(AI估算:25K-45K/月)

成长发展匹配

90较高

职位涉及移动端性能优化和LLM前沿技术,技术深度和广度兼备,成长空间大,发展性动机满足度极高。

技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、LangChain、AutoGPT、Android、iOS、性能优化
业务类型profit_center

工作生活匹配

50较低

字节跳动节奏较快,JD未提及WLB细节,上海办公地点预计在科技园,生活化动机满足度一般。

工作模式仅现场办公
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及(无法判断)

使命价值匹配

80较高

抖音作为国民级应用,优化体验可提升数亿用户使用感受,行业前景广阔,意义感动机满足度较高。

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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