
Senior Software Engineer, Infrastructure Productivity
发布于 大约 2 个月前普通员工/个人贡献者
AI 估算 · 35k–55k
高级AI基础设施工程师,技术要求全面且前沿,B轮大型金融科技公司,上海市场薪资竞争力强。
职位详情
关于这个职位
该职位负责构建面向AI Agent的软件开发基础设施,包括自主编码平台AirDev和自然语言生成工具AirForge
最低要求
A minimum of 5 years of professional software engineering experience.
工作职责
Build AI Agent Infrastructure:* Develop and extend AirDev, the platform where AI agents autonomously execute software development tasks — managing stories, orchestrating agent lifecycles, and integrating with GitLab, Jira, Confluence, and Slack.
优先资格
Experience working with LLMs, AI agents, or developer tooling — e.g., building with Claude, GPT, or similar APIs; prompt engineering; tool-use patterns; MCP (Model Context Protocol).
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 前沿技术栈:深度参与AI Agent、LLM、Kafka等热门技术实践,积累稀缺经验
- 高自主权:职位强调ownership,从设计到上线全流程负责,成长速度快
- 平台价值:公司为全球独角兽,金融科技+AI基础设施赛道前景广阔
- 技术复杂度高:需同时掌握后端、容器化、事件系统和AI集成,学习曲线陡峭
- 模糊边界:AI Agent领域探索性强,需要独立决策和解决不确定性问题的能力
- 适合对AI+开发者工具有强烈兴趣、喜欢从零搭建基础设施、乐于在快节奏中快速成长的高级工程师
缺点 / 挑战
- 快节奏交付:初创风格,要求快速迭代,可能面临高强度工作压力
角色解读
- 向AI基础设施架构师方向发展,主导Agent平台的设计和演进
- 成为企业级AI工程效能专家,推动组织内自动化水平提升
- 有机会转为产品技术负责人,从工具维度影响数百名工程师的生产力
- 构建并维护AI代理自主执行软件开发任务的平台,包括故事管理、代理生命周期编排以及与GitLab、Jira等工具的集成
- 开发AI驱动的应用工厂,支持通过自然语言生成、预览和发布Web应用,涉及Electron、React和Docker沙箱
- 设计事件驱动架构,使用Kafka构建管道和Webhook,实现AI代理与企业系统的自动闭环集成
- 负责生产级AI基础设施的可靠性,包括监控、告警、应急响应和Kubernetes平台持续优化
- 精通Python或TypeScript/Node.js,具备构建生产后端服务的实战经验
- 掌握容器化和编排技术(Kubernetes、Docker),熟悉云平台(GCP或AWS)
- 深入理解事件驱动架构和消息系统(如Kafka),熟悉RESTful API设计
- 有LLM、AI代理或开发者工具使用经验,如Claude、GPT API、Prompt工程等
申请策略
- 仔细阅读Airwallex的Operating Principles,在求职信中体现“builder”心态和ownership精神
- 了解AirDev和AirForge概念,面试时可主动提出改进想法,展现产品思维
- 突出AI Agent或自动化工具相关项目,说明你在其中的技术贡献和业务影响
- 展示Kubernetes、Kafka等分布式系统运维经验,最好有生产环境故障处理案例
- 强调Python/TypeScript后端开发能力,并附上GitHub或个人项目链接
- 补充LLM API调用和Prompt工程实践经验,熟悉Claude或GPT的tool-use模式
- 学习Electron或桌面应用开发,了解容器化沙箱原理
面试指南
- 采用STAR方法:描述情境、任务、行动和结果,突出技术决策和最终效果
- 对于设计题,先明确需求边界,然后从数据流、组件拆分、容错、可观测性等方面展开
- 请设计一个基于Kafka的AI Agent事件驱动架构,包括数据流和错误处理
- 你在Kubernetes上部署和管理生产服务时遇到过哪些挑战?如何解决的?
- 解释你如何使用LLM API构建一个自动化代码审查工具,考虑哪些质量指标?
- 如果有多个AI代理同时运行,如何协调它们的资源以避免冲突?
- 你如何看待开发者生产力?请举例说明你改进过的一个内部工具
- 准备一个完整的AI代理工作流设计方案,涵盖任务分解、执行、反馈闭环
职位点评
B轮金融科技独角兽,前沿AI基础设施岗位,技术成长极快,但工作强度较高且WLB信息不明。
薪资福利
薪资未在JD中披露,但公司为B轮独角兽,上海高级工程师薪资有竞争力,但稳定性不如成熟大厂。
成长发展
该职位使用前沿AI和云原生技术栈,提供高ownership和复杂系统设计机会,成长天花板高。
工作生活
JD未提及远程或弹性工时,默认现场办公;未描述工作生活平衡政策,可能面临快节奏迭代压力。
使命价值
金融科技+AI基础设施赛道高速增长,公司使命明确,但社会直接影响相对中性。
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