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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

杭州市
高级经验
全职员工
仅现场办公
本科
微服务
可观测性
云原生
AI Agent

AI 估算 · 40k–70k

高级全栈架构师,云原生与AI方向,字节跳动平台,薪资竞争力强,月薪范围合理。

职位详情

关于这个职位

该职位属于字节跳动火山引擎团队,负责云平台稳定性与架构治理的全栈工程设计与开发

你将主导前端微应用、BFF及后端服务全链路方案,并参与AI Agent、可观测性等前沿平台产品的规划与落地
适合技术栈全面、热爱云原生与AI技术的资深工程师

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

  • 字节跳动大厂平台,火山引擎处于云市场增长期,技术影响力大
  • 涉及云原生、AI Agent等前沿技术栈,技能积累价值高
  • 全栈架构岗位,能接触到从用户界面到基础设施的完整链路
  • 技术领域跨度大(前端、后端、AI、运维),要求持续学习
  • 大厂内部协作复杂,需要较强的跨团队沟通能力

缺点 / 挑战

  • 云平台稳定性治理责任重大,可能面临高强度交付压力
  • 适合技术栈全面、热爱挑战、希望深入云原生与AI融合领域的资深工程师或架构师

角色解读

  • 技术深度方向:成为云原生架构或AIOps领域的专家,主导核心架构演进
  • 技术广度方向:拓展至平台产品规划、技术管理,成长为技术Leader或架构师
  • 行业影响力方向:通过开源贡献、技术分享建立个人品牌,参与行业标准制定
  • 设计并开发火山引擎平台稳定性与架构治理的全栈工程方案,覆盖前端微应用、BFF及后端服务
  • 负责AI Agent在架构治理领域的设计与实现,探索智能运维场景
  • 参与工程效率、成本优化等平台产品规划,推动技术落地与迭代
  • 与产品、SRE及业务团队协作,将复杂技术场景抽象为稳定高效的产品
  • 精通至少一种前端框架(Vue3/React)和后端语言(Golang/Java/Python),具备全栈能力
  • 深入理解微服务、容器化(Kubernetes)等云原生技术,能设计高可用分布式系统
  • 掌握可观测性、监控告警、变更管控等平台工程知识
  • 具备技术抽象与学习能力,关注前沿技术(AI Agent、AIOps)

申请策略

  • 研究火山引擎现有产品(如微服务引擎、可观测性平台),面试中展示对其架构的理解
  • 准备一个全栈架构设计的案例,涵盖前端、BFF、后端及云原生部署的完整链路
  • 突出全栈项目经验,尤其是从0到1搭建或重构系统的案例
  • 重点描述云原生技术应用(K8s、微服务)和可观测性相关实践
  • 如有AI Agent或AIOps项目经历,务必强调算法工程化落地成果
  • 展示开源贡献、技术博客或会议演讲,证明技术影响力
  • 补充AI辅助编程(如Copilot、LLM应用)或低代码平台相关知识
  • 深入学习Kubernetes operator、Service Mesh等云原生生态

面试指南

  • 对于架构设计题,采用“场景-方案-权衡”框架:先明确约束条件,再给出分层设计,最后讨论优缺点及替代方案
  • 对于技术概念题,先阐述基本原理,再结合自身项目实例,突出难点与解决过程
  • 对于AI落地题,从问题定义、数据、模型选择、工程化部署、效果评估五个维度展开
  • 请设计一个火山引擎平台的稳定性治理方案,包括告警降噪、变更管控和故障自愈
  • 请解释前端微应用与组件的区别,并描述你在微应用拆分中的经验
  • 你在过往项目中如何利用Kubernetes提升系统可用性和扩展性?
  • AI Agent在运维场景中如何落地?请举例说明
  • 如何衡量平台工程效率?你会推进哪些优化措施?

匹配度报告

72
综合匹配度

大厂云平台架构岗,前沿技术栈,薪资优厚,但WLB一般。

适合人群
最注重技术成长与职业发展,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40
使命价值75

薪资福利匹配

85较高

字节跳动薪资待遇在行业内处于领先水平,且已上市公司福利体系完善,但JD未明确列出具体福利。

薪资信号未披露(AI估算:40K-70K/月)

成长发展匹配

90较高

岗位涉及云原生、AI Agent等前沿技术,大厂平台提供丰富成长资源,但JD未明确提及晋升机制。

技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI Agent、Kubernetes、可观测性、云原生、AIOps
业务类型profit_center

工作生活匹配

40较低

大厂通常工作强度较高,JD未提及WLB或弹性办公,且明确要求仅现场办公,灵活性较低。

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

75中等

火山引擎属于高速增长赛道,云服务对社会数字化转型有积极影响,但JD未明确使命导向。

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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