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资深后端开发工程师（AI应用及工程架构）-飞书文档
资深后端开发工程师（AI应用及工程架构）-飞书文档
发布于 大约 14 小时前普通员工/个人贡献者
深圳市
高级经验
全职员工
仅现场办公
本科
分布式系统
NLP
AI应用
深度学习框架
后端开发
MQ
Agent Harness
AI 估算 · 35k–65k
AI工程化方向人才稀缺，大厂高薪，结合深圳及资深级别，月薪范围合理
职位详情
关于这个职位
加入飞书文档团队，负责AI与工程系统的架构设计与优化，主导AI Agent能力的全流程工程化落地，将前沿AI技术转化为文档协作场景的产品价值，推动研发流程自动化
适合有分布式系统经验和AI工程化实践的高阶开发者
最低要求
本科及以上学历，计算机等相关专业，有扎实的计算机基础与编程能力，具备优秀的数据结构、算法功底和代码能力
深入理解高并发、高可用、高扩展的分布式系统架构设计，有分布式系统设计经验
熟悉MySQL、Redis、MQ等常见技术组件的原理和最佳实践，具备丰富的线上排障和性能调优经验
强大的业务建模能力和产品思维，能将抽象问题转化为具体技术方案，并善于将技术创新转化为业务价值，具备出色的跨团队沟通与项目推动能力
具备丰富的AI工程化实践经验，熟悉主流深度学习框架，深入了解Agent Harness相关技术栈
熟悉DevOps实践，拥抱AI Coding等新型研发范式，有自动化工具链开发经验
对新技术保持高度关注，具有强烈的学习欲望和自驱力
工作职责
负责飞书文档AI与工程系统的技术选型、架构设计与优化、业务研发、服务治理，确保分布式系统的高可用、高性能、可维护性和可扩展性
主导跨团队协作，与产品、算法、测试等多角色协同，设计并落地业务技术方案，推进重点技术专项规划与实施
深度参与文档场景AI能力的业务创新与落地，将前沿AI技术转化为真实的产品价值，持续探索Agent技术在文档协作新场景中的应用可能
主导AI Agent能力构建的全流程工程化，包括核心系统建设、服务架构优化、数据收集、特征工程、模型评测等全链路支撑，以及领域数据微调、业务特征融合和场景化优化
推动AI技术在内部工程体系中的落地应用，包括研发流程自动化、系统质量提升、运维效能优化等，以AI驱动成熟工程系统的持续演进
优先资格
在语音识别、NLP等相关AI领域有实际项目经验，或对AI Agent在企业协作工具领域有独到见解与清晰的实现路径，或有算法设计、AI应用等领域实际落地经验者优先
具备优秀的技术影响力，能够指导或影响团队成员
在开源社区、技术社区有一定影响力，或对AI前沿技术有持续研究和实践经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
- 飞书文档是字节核心产品之一，业务场景丰富，技术挑战大
- 深度参与AI Agent前沿技术落地，积累稀缺的AI工程化经验
- 字节跳动平台资源丰富，薪资福利有竞争力，技术影响力大
- 团队技术氛围浓厚，与优秀同事合作，个人成长迅速
- 工作强度较高，互联网大厂节奏快，可能需要应对紧急需求
- AI技术迭代快，需持续学习，保持技术敏感度
- 跨团队协作多，沟通成本较高，需要良好的协调能力
- 适合有5年以上后端开发经验、对AI工程化充满热情、渴望在大型分布式系统中实现技术价值的资深工程师
角色解读
- 深耕AI工程化领域，成为AI应用架构专家或技术Leader
- 向AI产品技术方向延伸，结合业务场景推动创新
- 在字节跳动内部跨团队发展，如转向更前沿的AI研究或基础架构团队
- 负责飞书文档AI系统的架构设计与优化，确保高可用、高性能和可扩展性
- 主导AI Agent的工程化落地，包括系统建设、数据收集、模型评测等全链路
- 与产品、算法团队协作，将AI技术转化为文档协作的实际功能
- 推动AI在内部工程体系中的应用，如研发流程自动化和运维效能提升
- 扎实的后端开发能力，精通分布式系统设计，熟悉MySQL、Redis、MQ等组件
- 丰富的AI工程化经验，熟悉主流深度学习框架和Agent相关技术栈
- 强大的业务建模能力，能将抽象问题转化为技术方案
- 熟悉DevOps和AI Coding工具链，具备自驱学习和新技术探索能力
申请策略
- 研究飞书文档的产品方向，在简历中体现对文档协作AI场景的理解
- 准备一个从技术方案到业务价值的完整项目故事，突出决策和成果
- 重点突出分布式系统设计与高并发场景的项目经验，如高可用架构、性能调优案例
- 展示AI工程化实践，如模型部署、特征工程、Agent系统搭建等
- 强调跨团队协作和技术推动能力，用具体数据体现业务成果
- 列出技术影响力证明，如开源贡献、技术分享、团队指导经验
- 若缺少AI工程经验，可系统学习深度学习框架（PyTorch/TensorFlow）和Agent框架
- 深入理解DevOps和CI/CD工具链，实践AI Coding辅助开发
面试指南
- 使用STAR法则（情境-任务-行动-结果）结构化回答项目经验
- 对于AI工程问题，强调从数据收集、模型训练到部署监控的闭环思维
- 对于开放性问题，先定义问题边界，再给出分步骤方案，最后评估风险
- 请描述你设计过的一个高并发分布式系统架构，并说明如何保证数据一致性
- 你如何将一个机器学习模型部署到生产环境？请谈谈全流程经验和挑战
- 你认为AI Agent在文档协作中能解决哪些痛点？请设计一个技术方案
- 当你需要跨团队推动一个技术方案时，你会如何沟通和协调？
- 请分享一个你通过AI技术提升系统效率的具体案例
匹配度报告
74
综合匹配度
字节跳动飞书文档AI方向资深后端岗，技术前沿、薪资优厚，但工作强度大、WLB一般。
适合人群
该职位最适合追求技术成长和职业发展的求职者，尤其是渴望在AI工程化领域深耕的资深工程师。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利85
成长发展95
工作生活40
使命价值75
薪资福利匹配
85较高
字节跳动薪资在互联网行业属于头部水平，且该职位为资深岗位，薪资极具竞争力，但JD未提及具体福利。
薪资信号未披露 (35K-65K/月)
成长发展匹配
95较高
职位深度参与AI前沿技术落地，技术栈新，成长空间大，且公司鼓励技术探索。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI工程化、Agent、深度学习、NLP、分布式系统、DevOps
成长机会自驱力、学习欲望、技术影响力
业务类型profit_center
工作生活匹配
40较低
互联网大厂通常节奏较快，JD未提及弹性工作或远程办公，工作模式为现场办公，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
75中等
AI在文档协作场景有实际价值，能提升用户效率，但主要商业导向，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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