字节跳动
AI全栈开发工程师-飞书AI创新产品
AI全栈开发工程师-飞书AI创新产品
发布于 大约 2 个月前普通员工/个人贡献者
北京市
中级经验
全职员工
仅现场办公
本科
软件工程
Prompt Engineering
全栈开发
GO
LlamaIndex
LLM
RAG
AI 估算 · 25k–45k
字节跳动薪资竞争力强，全栈+AI技能稀缺，1-5年经验月薪在25k-45k之间合理
职位详情
关于这个职位
作为飞书AI创新产品的全栈开发工程师，你将负责从零到一搭建AI驱动的协作工具，将大模型能力深度融入文档与协作场景
工作涵盖前后端开发、AI工程化落地及系统架构演进，需要同时掌握后端语言（Go/Java/Python）和前端技术，并具备LLM、Agent、RAG等AI技术实战经验
最低要求
本科及以上学历，1-5年全栈开发工作经验，精通Go/Java/Python等至少一种后端语言，并具备前端开发经验
理解前后端、数据与平台能力间的协作方式，能独立负责复杂模块的方案设计、联调及上线
熟悉LLM应用开发，对Prompt Engineering、上下文管理、Agent或RAG等方向有实际经验或深入理解
熟练使用LangChain、LlamaIndex或主流模型API，能结合业务场景完成AI能力的工程化封装
工作职责
全栈闭环交付：负责AI创新产品的全栈设计与开发，完成从前端交互、服务接口到后端能力的整体闭环建设
业务与AI结合：参与文档协作类系统与AI能力的深度融合，负责前后端协同方案设计，持续优化用户体验与系统性能
AI工程化落地：负责AI能力的工程化接入，包括链路设计、提示词优化、效果评估及稳定性治理，提升AI生成内容的可用性
架构演进：参与高性能、可扩展的服务架构建设，设计通用能力层与高效API，支持产品快速迭代与规模扩展
前沿技术探索：跟踪LLM、Agent、RAG等技术演进，结合业务需求探索创新的产品形态与交互方式
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 字节跳动大平台，飞书产品线高速发展，AI创新方向有充足资源
- 技术栈前沿（LLM、Agent、RAG），个人成长空间大，市场认可度高
- 全栈开发+AI工程化双重技能积累，职业竞争力强
- 需要同时掌握前后端和AI技术，学习曲线较陡
- AI产品迭代快，工作节奏可能较快，需要较强的抗压能力
- 技术变化快，需要持续跟踪前沿动态，保持学习
- 适合1-5年经验、技术全面且对AI应用有热情的全栈工程师，愿意在快节奏环境中持续成长
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 在AI+协作办公领域积累全栈+AI复合技能，成为技术专家或架构师
- 可向AI工程化专家或技术负责人方向进阶，主导AI产品的技术方案
- 接触前沿LLM技术，有机会参与公司内部AI平台或基础模型建设
- 设计并开发AI创新产品的前端界面与后端服务，实现从用户交互到AI推理的完整闭环
- 将大语言模型（LLM）能力集成到文档协作系统中，优化提示词、管理上下文并评估效果
- 参与服务架构演进，构建高性能API和通用能力层，支撑产品快速迭代
- 持续追踪Agent、RAG等前沿技术，探索新的产品交互形态
- 精通至少一种后端语言（Go/Java/Python）并具备前端开发能力，能独立完成全栈模块
- 深入理解LLM应用开发，熟悉Prompt Engineering、Agent或RAG等方向
- 熟练使用LangChain、LlamaIndex等框架或主流模型API，能进行AI能力工程化封装
- 具备系统设计思维，能设计可扩展的服务架构和高效API
申请策略
- 了解飞书AI创新产品的方向（如智能文档、AI助手），在面试中展示你的理解
- 准备好一个你主导的全栈+AI项目，能清晰讲述设计思考和落地效果
- 突出全栈项目经验，特别是独立负责模块设计到上线的完整经历
- 强调AI相关实践：Prompt Engineering、Agent、RAG或LangChain使用案例
- 展示后端语言（Go/Java/Python）的熟练程度和前端能力
- 如有性能优化、架构设计经验，请重点描述
- 若LangChain或LlamaIndex不熟，建议快速上手并做一个小Demo
- 学习主流LLM API（如OpenAI、Claude、国产模型）的调用和微调技巧
面试指南
- 使用STAR法则（情境-任务-行动-结果）回答项目类问题，突出个人贡献和效果量化
- 对于AI设计问题，先拆解需求（输入、处理、输出），再给出具体方案（选型、优化、评估）
- 技术深度问题，结合底层原理和实际场景，展示思考过程而不仅仅是答案
- 请介绍一个你独立负责的全栈项目，包括技术选型和挑战
- 如何设计一个AI问答系统的提示词优化流程？
- 在RAG系统中，如何处理文档分块和检索准确性问题？
- Go语言中如何实现高并发服务？请举例说明
- 如何评估AI生成内容的质量？你会用什么指标？
职位点评
69
综合评分
大厂AI创新团队，前沿技术栈，薪资优厚，但工作节奏快且需要现场办公。
从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估，方便横向比较。
更适合这类人
适合追求技术成长、愿意接受高强度工作以换取前沿技能和职业跳板的求职者。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利70
成长发展88
工作生活40
使命价值70
薪资福利
70中等
字节跳动薪资具有市场竞争力，福利体系完善，但该JD未明确薪资范围，因此补偿性动机满足度中等偏上。
薪资信号未披露（AI估算：25K-45K/月）
成长发展
88较高
职位涉及LLM、Agent、RAG等前沿技术，全栈+AI复合技能成长空间大，且大厂资源丰富，发展性动机满足度高。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Go、Java、Python、LLM、Prompt Engineering、Agent、RAG、LangChain、LlamaIndex
业务类型profit_center
工作生活
40较低
仅现场办公且未提及弹性或WLB，互联网大厂节奏通常较快，生活化动机满足度较低。
工作模式仅现场办公
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
70中等
AI+办公协同属于高速增长赛道，产品有明确用户价值，但社会影响力中性，意义感动机满足度中等偏上。
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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