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字节跳动
客户端开发工程师(货架AI应用方向)-产品研发和工程架构
立即应聘

客户端开发工程师(货架AI应用方向)-产品研发和工程架构

发布于 大约 17 小时前

普通员工/个人贡献者

杭州市
中级经验
全职员工
仅现场办公
学历未注明
性能优化
架构设计
RAG
LLM
客户端开发
电商

AI 估算 · 20k–35k

字节跳动大厂,AI方向热门,客户端+AI复合技能稀缺,薪资竞争力强。

职位详情

关于这个职位

加入字节跳动客户端开发团队,专注于电商AI导购场景,负责搭建客户端应用架构和Agent框架,优化产品体验和性能,与产品、算法团队合作推动AI产品落地

你将跟踪AI行业前沿技术,将LLM、Agent等能力应用于实际业务,参与从框架研究到工程实现的完整流程
适合有客户端开发经验并对AI应用充满热情的工程师

最低要求

年以上客户端开发经验,熟悉原生开发,熟悉React等跨端技术,具备良好的架构设计能力、性能优化能力

具备较强的创新能力与创新意识,主动探索AI技术及应用场景,紧跟AI领域发展动态,持续提升专业知识与技能
具备良好的产品思维与业务理解力,能够深刻理解电商导购价值,并转化为技术实现
深入理解前后端协作模式、产品及项目流程,具备方案沟通与推动能力

工作职责

负责搭建客户端的应用架构、Agent框架,优化产品体验和性能,把控质量风险,高效高质量地完成技术研发工作

负责抖音电商AI导购场景的产品研发工作,深度参与到AI框架研究、工程研发和产品设计等环节,与产品、算法等团队合作推动AI产品落地
调研和跟踪AI行业的技术,推动技术在实际应用场景落地和效果优化

优先资格

有AI应用项目相关经历,熟悉LLM应用架构、PE工程化及数据评测等,对Agent、RAG、LangChain等有基本认知与理解

AI 洞察

优缺点分析

优点

  • 前沿技术栈:深度接触LLM、Agent、RAG等AI技术,紧跟行业趋势,技能增值快
  • 大厂平台优势:字节跳动提供海量用户场景和成熟基础设施,项目影响力大
  • 复合型成长:同时积累客户端开发和AI应用双重经验,拓宽职业路径
  • 工作强度较大:互联网大厂节奏快,需高效协作和主动学习,可能涉及弹性工作

缺点 / 挑战

  • 技术难度高:需快速掌握AI框架和客户端架构,同时应对业务快速迭代的压力
  • 适合有客户端基础且对AI有浓厚兴趣的工程师,愿意拥抱新技术并接受挑战

角色解读

  • 技术纵深发展:从客户端工程师向AI应用架构师、全栈AI工程师发展,掌握更深入的AI工程化能力
  • 业务影响力提升:在电商AI场景中积累产品经验,未来可转向AI产品经理或技术负责人
  • 行业前沿机会:AI+客户端是新兴方向,字节跳动平台可接触顶级资源,职业竞争力强
  • 负责客户端应用架构和Agent框架的设计与搭建,确保产品体验和性能达到高标准
  • 深度参与抖音电商AI导购场景的产品研发,与产品、算法团队协作推动AI功能落地
  • 跟踪AI行业前沿技术,如LLM、Agent、RAG等,并将其应用于实际业务场景
  • 扎实的客户端开发能力:至少1年原生开发经验,熟悉React等跨端技术,具备架构设计及性能优化能力
  • AI技术理解与应用:对LLM应用架构、Agent框架有基本认知,了解RAG、LangChain等,有实际AI项目经验更佳
  • 产品思维与协作能力:深入理解电商导购业务价值,能有效与前后端、算法团队沟通协作

申请策略

  • 了解抖音电商的业务模式和AI导购案例,面试中展现对业务场景的思考
  • 准备一个AI+客户端的个人项目或方案,体现创新和实践能力
  • 突出客户端开发项目经验,尤其是架构设计和性能优化案例,用数据量化成果
  • 如有AI相关项目(如LLM应用、Agent开发),重点描述技术细节和业务价值
  • 展示跨团队协作和产品理解能力,例如参与需求讨论或推动功能落地的经历
  • 补充LLM应用架构知识:学习LangChain、RAG、Agent框架,动手搭建小项目
  • 强化React和跨端开发能力,了解Taro或Flutter等框架在AI场景的适用性

面试指南

  • 用STAR法则回答项目经验:背景-任务-行动-结果,强调技术选型、量化效果和协作过程
  • 对于AI架构问题,先阐述核心概念(如RAG、提示工程),再结合实际业务场景给出设计方案
  • 请描述一个你优化客户端性能的案例,采取了哪些具体措施?
  • 对LLM应用架构有哪些理解?请设计一个简单的AI导购对话框架
  • 如何平衡客户端性能和AI模型的实时响应?
  • 在跨团队协作中,如何推动产品与算法达成共识?
  • 你对Agent框架的看法?如何在客户端实现Agent能力?
  • 复习客户端性能优化工具(如Instruments、Chrome DevTools)和架构模式

匹配度报告

69
综合匹配度

字节跳动AI导购客户端开发,前沿技术栈,高成长高回报,但工作强度较大。

适合人群
最适合追求技术成长、热衷AI前沿应用的求职者;对WLB要求高者需谨慎。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利75
成长发展90
工作生活40
使命价值70

薪资福利匹配

75中等

薪资位于互联网大厂中上水平,但JD未明确福利细节,整体补偿性较好。

薪资信号未披露(AI估算:20K-35K/月)

成长发展匹配

90较高

前沿AI技术栈,参与核心业务,技能成长空间大,发展性极强。

技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、Agent、RAG、LangChain、React、客户端
业务类型profit_center

工作生活匹配

40较低

仅现场办公,未提及弹性工时或WLB,互联网大厂通常强度较大。

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

AI赋能电商导购,推动行业智能化,有一定社会价值,但主要商业驱动。

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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