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字节跳动
全栈研发专家/架构师-火山引擎
立即应聘

全栈研发专家/架构师-火山引擎

发布于 大约 14 小时前

普通员工/个人贡献者

北京市
高级经验
全职员工
仅现场办公
学历未注明
微服务
可观测性
云原生
AI Agent

AI 估算 · 40k–70k

字节跳动架构师级别,北京一线大厂,全栈+云原生+AI,技术难度高,薪资处于市场高位。

职位详情

关于这个职位

作为火山引擎的全栈研发专家/架构师,您将负责平台稳定性治理与架构治理的平台工程能力设计与开发,涵盖从前端微应用到后端服务的全链路

您将参与AI Agent的研发,推动架构治理及稳定性治理领域的智能化,并与多团队协作打造高效、稳定的平台产品

最低要求

全栈基础:熟练使用至少一种主流前端框架(Vue3/React)

同时深入理解BFF工程思想,前后端模块化思想
具备扎实的全栈技术功底,精通Golang、Java或Python中的至少一种或几种
能独立开发可复用的前端组件,区分组件化与微应用的核心差异,清楚主应用与微应用的角色分工及核心交互逻辑
有构建前端微应用体系、BFF开发、低代码构建经验者优先
熟悉分布式系统设计,熟悉微服务、容器化(Kubernetes)等云原生技术,对构建高可用、可扩展的系统有深刻见解
对监控告警、可观测性、变更管控,云管平台等相关系统有规划和持续演进经验
有云产品服务架构设计、优化、治理经验者优先
具备优秀的学习能力、技术抽象能力与探索精神,对技术充满热情,能主动关注和学习业界前沿动态

工作职责

负责火山引擎平台稳定性治理和架构治理的平台工程能力的设计与开发

负责全栈技术方案设计与实现,贯穿从前端微应用、BFF服务建设,后端服务的完整链路
负责架构治理及稳定性治理领域AI Agent的设计和开发
参与工程效率、成本优化与架构治理等平台级产品的规划与研发,驱动技术方案的落地与持续迭代
与产品、SRE及多业务团队紧密协作,将复杂的技术场景抽象为稳定、高效、用户友好的平台产品

优先资格

具备AI辅助编程(AI-Native Development)或低代码平台开发经验

具备AIOps领域算法工程与落地经验,熟悉大模型在智能运维场景的应用
对开源社区有贡献,或在技术博客、会议上有分享

AI 洞察

优缺点分析

优点

  • 全栈+云原生+AI的技术栈,紧跟业界前沿,技能积累价值高
  • 参与核心平台建设,影响力大,有机会接触大规模分布式系统
  • 技术栈全面,要求候选人具备深厚的前后端及云原生知识,学习曲线陡峭
  • 跨团队协作复杂,需要优秀的沟通和抽象能力

缺点 / 挑战

  • 字节跳动大平台,火山引擎业务处于高速增长期,技术挑战大,成长空间广阔
  • 业务压力大,需要快速迭代交付高质量产品,工作强度较高
  • 适合技术全面、热爱挑战、希望在云原生和AI领域深耕的全栈工程师或架构师

角色解读

  • 技术专家路线:深耕全栈与云原生,成为平台工程或架构治理领域的专家
  • 架构师路线:向系统架构师、技术总监发展,负责更大范围的技术决策和产品规划
  • AI方向延伸:结合AIOps和AI Agent经验,转型为智能运维或AI工程化专家
  • 设计和开发火山引擎平台稳定性治理与架构治理的核心平台,包括前端微应用、BFF、后端服务全链路
  • 研发AI Agent,将人工智能应用于架构治理和稳定性治理场景,提升运维智能化水平
  • 参与平台级产品规划,如工程效率、成本优化等,推动技术方案落地并持续迭代
  • 与产品、SRE、业务团队紧密协作,抽象复杂技术场景为稳定高效的产品
  • 精通至少一种前端框架(Vue3/React)和后端语言(Golang/Java/Python),具备全栈开发能力
  • 深入理解BFF、微前端、组件化,能独立开发可复用组件并构建微应用体系
  • 熟悉分布式系统、微服务、Kubernetes等云原生技术,能设计高可用可扩展系统
  • 对监控告警、可观测性、变更管控等系统有丰富经验,了解云产品架构治理

申请策略

  • 面试前准备一个完整的全栈架构项目案例,从需求到设计到实现,展示技术抽象能力
  • 关注字节跳动技术博客和火山引擎动态,了解其技术方向和挑战
  • 突出全栈项目经验,特别是从前端微应用到后端服务的完整链路设计案例
  • 重点展示在分布式系统、Kubernetes、可观测性等云原生技术上的实践成果
  • 如有AI相关经验(如AI Agent、AIOps),务必详细描述技术方案和成效
  • 强调与产品、SRE等团队协作推动复杂系统落地的经历
  • 补充Kubernetes和云原生生态的深度实践,如Service Mesh、容器编排
  • 学习AI辅助编程或低代码平台开发经验,提升AI Native能力

面试指南

  • 使用STAR方法:先说明背景和目标,再讲具体设计和实现,最后谈效果和反思
  • 对于架构设计题,先明确业务场景和约束,再给出层次化设计,强调可扩展性和可行性
  • 对于跨团队协作题,突出沟通流程和抽象能力,说明如何将复杂需求产品化
  • 请设计一个面向大规模微服务的稳定性治理平台,包括关键组件和架构
  • 如何用前端微应用和BFF架构来支撑多团队协作?请举例说明
  • 描述你在Kubernetes环境下实现高可用服务的经验和遇到的问题
  • AI Agent在架构治理中能做什么?请给出具体场景和技术方案
  • 如何平衡工程效率、成本优化和架构治理?请结合项目谈

匹配度报告

74
综合匹配度

字节跳动核心云平台,前沿技术栈,高薪高成长,但工作强度大。

适合人群
最看重技术成长和薪资回报,能接受高强度工作的全栈技术人才。
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70

薪资福利匹配

85较高

字节跳动薪资处于行业高位,福利完善(如五险一金、年终奖、股票期权等),但JD未明确薪资细节,综合判断补偿性动机满足度较高。

薪资信号未披露(AI估算:40K-70K/月)

成长发展匹配

90较高

职位涉及全栈、云原生、AI Agent等前沿技术,成长空间巨大,字节跳动内部培训资源和晋升通道完善,发展性动机满足度高。

技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Golang、Java、Python、Vue3、React、Kubernetes、AI Agent、AIOps
业务类型profit_center

工作生活匹配

50较低

字节跳动工作强度较大,JD未提及WLB相关信息,且要求高压场景下的平台工程,生活化动机满足程度有限。

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)

使命价值匹配

70中等

火山引擎作为云服务平台,属于高速增长赛道,对社会数字化转型有正向影响,但JD未明确使命导向,意义感动机中等偏上。

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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