字节跳动
AI全栈开发工程师-飞书核心服务
AI全栈开发工程师-飞书核心服务
发布于 1 天前普通员工/个人贡献者
北京市
中级经验
全职员工
仅现场办公
学历未注明
RAG
全栈开发
LLM
大语言模型
飞书
开放平台
Workflow
AI 估算 · 35k–55k
字节跳动大厂，AI全栈岗位技术要求高，北京市场薪资较高，考虑行业竞争力和岗位稀缺性，月薪范围合理。
职位详情
关于这个职位
作为飞书核心服务的AI全栈开发工程师，你将负责构建飞书IM与开放平台的AI能力，涵盖消息、群聊、机器人和智能助手等场景
你需要具备扎实的全栈工程能力，从交互体验、接口设计到服务实现完成闭环，并持续探索AI技术前沿以驱动产品迭代
这是一个深度参与AI应用落地、挑战与成长并存的岗位
最低要求
具备扎实的计算机基础和优秀的工程编码能力，能够独立完成复杂模块的方案设计、开发实现、问题定位和性能优化，不局限于特定语言或技术栈
具备较强的全栈工程能力，理解前端、后端、数据、平台能力之间的协作方式，能够围绕AI产品场景完成从交互体验、接口设计、服务实现到上线交付的闭环
对大语言模型、Agent、RAG、工具调用、Workflow、多轮对话、上下文管理等AI应用核心技术有深入理解或浓厚兴趣，并有将相关能力应用到实际产品的意愿和经验
具备良好的业务理解能力、逻辑分析能力和快速学习能力，能够从复杂业务场景中抽象问题、设计方案，并推动跨技术栈、跨团队的项目落地
具备较强的责任心和结果导向，能在不确定性较高的创新场景中主动探索、快速迭代，并持续关注AI技术对产品形态和用户体验的影响
工作职责
负责飞书IM与飞书开放平台的AI能力建设，围绕消息/群聊/机器人/智能助手等核心场景，建设可复用的AI能力并推进落地
负责OpenClaw、Hermes相关能力的接入与工程化封装，完善执行链路、权限控制与稳定性体系，沉淀统一能力层与最佳实践
参与研发工程化体系建设，逐步提升研发效率、研发质量，通过技术驱动业务发展
技术前沿探索：持续追踪AI技术演进，结合对交互范式与产品形态的判断，驱动产品迭代与体验提升
优先资格
有AI Agent、AI应用开发平台、智能助手、企业知识库、自动化工作流等相关项目经验者优先
有Coze、Dify、LangChain、LlamaIndex、MCP、RAG、Function Calling/Tool Calling等使用或二次开发经验者优先
有飞书机器人、飞书开放平台、企业协作工具、SaaS产品或开放生态应用开发经验者优先
有从产品原型、技术方案到全栈开发上线的完整项目经验，能够展现较强工程闭环能力者优先
有复杂业务系统中的性能优化、架构重构、稳定性治理、权限与安全设计经验者优先
关注AI领域前沿动态，如Multi-Agent、Generative UI、多模态交互、AI Workflow等，有技术博客、开源项目贡献或实际工具应用经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 字节跳动大平台，资源丰富，AI方向投入大，技术氛围浓厚
- 岗位涉及AI全栈，技术栈新且实用，能快速提升个人竞争力
- 飞书产品用户量大，AI能力落地场景明确，工作成果影响力大
- 全栈要求高，需同时掌握前后端、AI及工程化知识，对综合能力要求高
缺点 / 挑战
- 技术更新快，需要持续学习，压力较大
- 涉及跨团队协作，沟通协调成本较高
- 适合技术功底扎实、对AI应用有浓厚兴趣、具备全栈能力、喜欢挑战和快速迭代的工程师
角色解读
- 在AI应用前沿领域积累深厚经验，方向涵盖LLM、Agent、自动化工作流等
- 可在字节跳动内部横向发展，转向AI平台架构、技术管理或产品架构等方向
- 持续跟随AI技术演进，有机会成为AI应用领域的专家或领军人物
- 围绕飞书IM和开放平台场景，建设可复用的AI能力，如智能助手、机器人等
- 负责AI能力的工程化封装，完善执行链路、权限控制与稳定性体系
- 参与研发工程化体系建设，提升研发效率和质量
- 持续追踪AI技术演进，驱动产品迭代与体验提升
- 扎实的计算机基础和全栈工程能力，能独立完成复杂模块的设计开发
- 深入理解大语言模型、Agent、RAG、Workflow等AI核心技术，并有实际应用经验
- 良好的业务抽象和跨团队协作能力，能推动复杂项目落地
- 具备责任心和结果导向，能在不确定性中主动探索迭代
申请策略
- 了解飞书产品特点和AI布局，在面试中展示对业务场景的理解
- 准备一个完整的AI应用项目案例，从需求分析到上线交付，展现工程闭环能力
- 突出全栈项目经验，尤其是AI相关的端到端开发案例
- 强调对LLM、Agent、RAG等技术的实际应用成果，如产品原型、开源贡献
- 展示复杂系统架构设计、性能优化或稳定性治理的业绩
- 体现快速学习和跨团队协作能力，例如参与过的跨部门项目
- 深入学习LangChain、Coze、Dify等AI应用开发框架，动手实践构建Agent或RAG系统
- 补充飞书开放平台或类似企业协作工具的开发经验，熟悉机器人、开放API等
面试指南
- 对于技术项目问题，采用STAR法则：情境、任务、行动、结果，重点突出技术难点和解决方案
- 对于设计类问题，给出结构化方案：先梳理需求边界，再选型（技术栈、架构），最后考虑非功能性需求（稳定性、扩展性）
- 对于发展趋势问题，基于现有技术（如Multi-Agent、Generative UI）提出合理推测，并联系飞书场景举例
- 请描述一个你使用LLM构建Agent或RAG系统的项目，包括技术选型和难点
- 如何设计一个高可用的AI服务，考虑稳定性、权限控制和性能优化？
- 全栈开发中前后端协作的常见问题及解决方案？
- 你对AI Agent未来的发展趋势有何看法？飞书可以如何利用这些技术？
- 请举例说明在不确定的业务需求下，你是如何快速迭代并保证质量的
匹配度报告
70
综合匹配度
大厂AI全栈岗，前沿技术栈，高成长性，但工作强度大，WLB一般。
适合人群
最适合发展性动机强的求职者，追求技术前沿和快速成长，能接受较高工作强度。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利70
成长发展95
工作生活40
使命价值75
薪资福利匹配
70中等
薪资福利在行业内处于较高水平，但JD未明确列出具体福利，薪资面议或未披露。
薪资信号未披露（AI估算：35K-55K/月）
成长发展匹配
95较高
岗位处于AI前沿技术领域，技术栈新，成长空间大，JD中未明确提及晋升但技术前沿性极强。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈大语言模型、Agent、RAG、Workflow、Multi-Agent、Generative UI、LLM
业务类型profit_center
工作生活匹配
40较低
字节跳动通常要求现场办公，工作强度较大，JD中未提及弹性工作或WLB信息。
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
AI应用推动企业协作效率提升，具有一定社会价值，行业处于高速增长赛道。
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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