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AI实践全栈工程师-飞书（上海/北京/深圳）
AI实践全栈工程师-飞书（上海/北京/深圳）
发布于 大约 2 个月前普通员工/个人贡献者
上海市 / 北京市
中级经验
全职员工
仅现场办公
本科
软件工程
客户成功
RAG
全栈开发
LLM
JS
TS
Prompt Engineering
AI 估算 · 25k–50k
AI技术热门，字节大厂薪资竞争力强，全栈+客户导向，薪酬处于行业高位。
职位详情
关于这个职位
这是一份在字节跳动飞书团队，负责AI应用落地的全栈工程师职位
你将深入客户业务场景，主导AI Agent和Workflow的从0到1实践，需要扎实的编程能力和LLM相关知识，同时具备优秀的沟通和项目管理能力
最低要求
本科及以上学历，计算机、软件工程、人工智能等相关专业优先
具备3年以上企业端技术方案、前置交付等相关经验，有独立推进复杂项目能力
熟悉至少一门主流编程语言（Python/JS/TS/Java等）
理解LLM、Agent、RAG等核心概念，有相关项目应用经验
能独立完成需求分析至上线交付全流程，具备出色的结构化思考与跨团队协同能力
可在复杂动态环境下快速决策、推进工作
工作职责
深耕AI落地一线，深度绑定客户业务场景，打通AI产品与工程落地的最后一公里，深度嵌入客户业务全流程，主导AI Agent、Workflow等前沿AI应用从0到1的落地实践，沉淀可复制、可规模化的AI落地方案，反向驱动产品迭代升级，打造行业标杆案例
深入客户现场，挖掘高价值AI应用场景，将模糊的业务需求转化为清晰、可落地的技术实施路径，协同内外部团队推进项目立项，抢占AI落地赛道先机
AI项目端到端全流程落地，独立完成项目技术定义、方案架构设计，搭建POC原型及试点版本，适配客户真实业务环境完成AI应用上线，必要时直接参与编码、调试、Prompt工程设计、评测体系搭建及部署支持，全程掌控项目落地质量与效率
深化与客户的长期合作，高效同步方案进展与潜在风险，提供全周期项目交付陪跑服务，推动客户稳定复用AI应用，助力业务复购与场景扩展，实现AI价值闭环
抽象AI落地过程中的可复用模板与方法论，精准识别行业共性需求并推动产品化落地，高效传递客户核心反馈，助力AI产品持续优化，提升行业AI落地效率
优先资格
具备企业AI应用、Agent平台、低代码等相关经验
具备零售、制造、金融等行业解决方案沉淀经验
具备客户成功、专业服务、实施咨询、解决方案架构等复合背景
具备从0到1模板沉淀或早期产品/复杂架构设计经验
具备创业、早期产品建设或复杂系统架构设计经验
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 字节跳动大平台，AI前沿技术栈，项目实践机会丰富，技能成长快
- 深入业务一线，能积累宝贵的客户沟通和项目交付经验，职业竞争力强
- 薪资待遇优厚，福利完善，发展空间大
- 有机会打造行业标杆案例，提升个人行业影响力
- 需要频繁出差或驻场客户现场，工作地点不固定，对生活节奏有影响
- 客户需求多变，沟通协调成本高，需要较强的抗压能力和应变能力
- 适合技术全面、热爱在业务一线解决问题、善于沟通且追求快速成长的工程师
缺点 / 挑战
- 技术迭代快，需持续学习LLM、Agent等新技术，学习压力较大
角色解读
- 成为AI落地专家，深耕行业场景，从技术执行者向解决方案架构师发展
- 向技术管理方向晋升，带领团队负责更大规模的AI项目
- 积累客户成功经验，横向拓展至产品管理或商业化方向
- 深入客户现场，挖掘AI应用场景，将模糊需求转化为可落地的技术方案
- 主导AI Agent和Workflow等前沿应用的从0到1落地，负责项目全流程包括编码、调试和部署
- 沉淀可复用的AI落地方案和方法论，推动产品迭代和行业标杆案例打造
- 与客户保持长期合作，提供全周期项目交付服务，助力业务复购与场景扩展
- 精通至少一门主流编程语言（Python/JS/TS/Java），具备全栈开发能力
- 深入理解LLM、Agent、RAG等核心概念，并有实际项目应用经验
- 具备独立推进复杂项目的能力，包括需求分析、架构设计到上线交付
- 出色的结构化思考和跨团队协同能力，能在复杂动态环境下快速决策
申请策略
- 在简历和面试中展现对AI落地的热情和思考，强调你如何将技术转化为业务价值
- 了解字节跳动的业务布局和飞书产品方向，准备有针对性的案例分享
- 突出全栈项目经验，尤其是用Python/JS等语言独立完成的复杂项目
- 重点展示AI相关项目，如LLM应用、Agent、RAG等，并说明你在其中的具体贡献
- 强调客户沟通和跨团队协作经验，以及从0到1推进项目的案例
- 如果有企业级解决方案或行业经验（如零售、金融），务必突出
- 补充Agent框架（如LangChain、AutoGPT）和Prompt Engineering的实战经验
- 熟悉字节飞书AI产品生态，了解其应用场景和技术架构
面试指南
- 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）清晰描述项目经历，突出你的角色和贡献
- 对于技术问题，先阐述基本原理，再结合具体项目经验说明你的实践和优化
- 对于客户沟通问题，展示你的结构化思维和同理心，强调如何平衡技术和业务需求
- 请分享一个你主导的AI落地项目，从需求到交付的完整过程
- 你如何评估RAG系统的效果？遇到过哪些挑战？
- 当客户提出模糊的需求时，你如何将其转化为清晰的技术方案？
- 请写一段代码实现一个简单的Workflow引擎？
- 你如何看待Agent和RAG在企业应用中的前景和局限性？
匹配度报告
74
综合匹配度
顶尖大厂，前沿AI技术栈，高薪高成长，但需频繁驻场，WLB一般。
适合人群
该职位最适合追求技术成长和高薪回报、能够接受频繁出差和较高工作强度的求职者。
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80
薪资福利匹配
85较高
字节跳动作为一线互联网大厂，薪资福利极具竞争力，但JD未披露具体待遇，故评分较高但留有空间。
薪资信号未披露（AI估算：25K-50K/月）
成长发展匹配
90较高
职位涉及LLM、Agent等前沿技术，项目实践丰富，成长空间大，但在JD中未明确提及晋升路径。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、JS、TS、Java、LLM、Agent、RAG、Prompt Engineering
业务类型profit_center
工作生活匹配
40较低
需要深入客户现场，工作地点灵活但出差频繁，WLB一般，JD未提及弹性办公或远程。
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
80较高
AI行业高速增长，职位直接推动AI在客户场景落地，具有较高意义感，但未涉及社会使命。
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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