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Sr. Software Engineer--M365 UIPilot team
Sr. Software Engineer--M365 UIPilot team
发布于 2 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公后端开发
后端开发
Ai Agents
CI/CD
Computer Use
值不值得投
85综合评分
综合评分 85
微软核心AI团队的高级后端研发岗，技术前沿且成长空间大，薪资福利优渥，工作节奏视团队而定。
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。
薪资怎么样
5万
比后端开发中位数高
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
34 个在招 · 其中后端开发 3 个
市场机会
选择面较广
上海 · 后端开发 · 约 260 个在招
职位详情
关于这个职位
作为微软M365 UIPilot团队的高级软件工程师，你将参与构建由AI驱动的计算机使用平台，使智能体能够跨应用和操作系统执行任务
你需要负责智能体规划、应用交互、执行编排及故障恢复等核心能力的开发，打造可靠且可扩展的自动化工作流
最低要求
计算机科学或相关技术领域学士学位，且具备4年以上技术工程经验，熟练使用C、C++、C#、Java、JavaScript或Python等语言进行编码
或具备同等经验
其他要求：必须满足微软、客户和/或政府的安全审查要求，包括但不限于微软云背景调查（入职/调动时及此后每两年需通过一次）
工作职责
推进AI驱动的计算机使用：开发智能体在Web和桌面环境中进行规划、与应用交互、评估结果和从故障中恢复的能力
构建可扩展的平台能力：设计并交付后端服务、API、执行编排和用户界面工具，支持场景接入和跨应用/操作系统的可靠执行
增强可靠性和可诊断性：调查AI行为、智能体执行、应用交互和云基础设施中的问题
确定根本原因，改进评估、可观测性、性能和恢复机制
利用AI加速工程：在整个开发过程中使用AI驱动的编码智能体，并寻找将AI集成到工程工作流中的机会
验证解决方案的正确性、安全性、可靠性和可衡量的影响
拥有端到端的工程成果：推动功能从问题定义、技术设计到实现和生产验证的全过程
做出深思熟虑的权衡，并应用扎实的代码审查、测试、文档和运营实践
优先资格
计算机科学或相关技术领域硕士学位，且具备6年以上相关编码经验
或学士学位且具备8年以上相关编码经验
或同等经验
具备强烈的责任心、好奇心和批判性思维：对结果负责，深入理解系统运作方式，调查表面症状之外的问题
敢于质疑假设，考虑替代解释，并用证据验证假设
跟进问题解决，适时协作和升级
熟练使用AI驱动的编码智能体：有效使用智能体工具探索代码库、规划和实施更改、生成测试及调查故障
认识到AI生成的代码和解释可能不正确或不完整，并通过代码检查、测试和运行时证据独立验证输出
扎实的工程基础和故障排除技能：使用Python或其他相关语言构建可维护的软件，能够在基于Python的技术栈中高效工作
理解API、自动化测试和服务交互，能够清晰地推理系统行为和故障模式
独立执行与高效协作：将模糊的问题转化为可执行的计划，做出合理的技术判断，并清晰沟通发现、决策、风险和后续步骤
具备构建AI驱动的智能体、工具集成或计算机使用能力的经验，包括规划、任务评估和执行恢复
熟悉FastAPI、Playwright、Windows UI自动化或TypeScript/React
熟悉iOS、Android、MacOS开发和自动化
具备分布式执行、容器、Kubernetes/AKS或Azure服务经验，包括CI/CD、可观测性和生产环境故障排除
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 处于AI Agent和Computer Use的最前沿，技术栈极具前瞻性和市场竞争力
- 依托微软M365庞大的用户场景，产品落地价值高，能积累大规模分布式系统经验
- 跨国巨头平台，工程规范、代码审查和AI辅助开发流程完善，利于个人工程素养提升
- AI Agent的可靠性和故障恢复是行业难题，需要极强的问题排查和系统调试能力
- 跨平台交互涉及Web、桌面及移动端，技术栈广，学习曲线较陡峭
- 具备扎实后端基础、对AI Agent和自动化技术有强烈热情，且喜欢深入排查复杂系统问题的资深工程师
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 纵向可晋升为首席软件工程师（Principal SWE）或技术专家，主导更大规模的AI平台架构设计
- 横向可转向AI产品经理或技术管理岗，负责AI Agent产品的商业化落地或团队管理
- 构建AI驱动的计算机使用平台，开发智能体在Web和桌面环境中的规划、交互与执行能力
- 设计并交付后端服务、API和执行编排系统，支持跨应用和操作系统的工作流自动化
- 调查和解决AI行为、智能体执行及云基础设施中的复杂问题，提升系统可靠性
- 扎实的编程基础，熟练掌握Python、C++、C#或Java等语言，具备后端服务与API开发经验
- 熟悉AI Agent开发、工具集成及计算机使用能力，了解FastAPI、Playwright或UI自动化技术
- 具备分布式系统、容器化（Kubernetes）及云服务（Azure）的部署与故障排查能力
申请策略
- 了解微软M365的产品矩阵及UIPilot团队在Copilot生态中的定位，面试时展现对业务场景的理解
- 突出在AI Agent、工具调用（Tool Use）或自动化工作流方面的实际项目经验
- 强调后端架构设计能力，特别是高并发、高可用服务及API设计经验
- 展示使用AI编码工具（如Copilot）提升开发效率的具体案例和成果
- 深入学习LLM Agent框架（如LangChain、AutoGen）及Computer Use相关技术（如Playwright）
- 熟悉Azure云服务及Kubernetes在分布式AI推理服务中的部署与监控
面试指南
- 系统设计题：采用“需求分析-核心组件设计-数据流/状态管理-容错与监控”的结构化回答
- 故障排查题：使用“现象描述-日志/监控定位-根因分析-修复与预防”的STAR法则
- 请描述一个你设计过的复杂后端系统或API，你是如何保证其可靠性和可扩展性的？
- 在开发AI Agent时，如何处理智能体执行失败或陷入死循环的情况？
- 你平时如何使用AI辅助编码工具？请分享一个它帮你解决复杂问题的例子
- 当AI生成的代码出现隐蔽Bug时，你的排查和验证流程是怎样的？
- 复习分布式系统基础、API设计原则及Python后端开发最佳实践
- 提前体验并研究微软Copilot或相关AI Agent产品，思考其在实际工作流中的应用痛点
职位点评
薪资福利85
成长发展95
工作生活70
使命价值85
薪资福利
85较高
微软作为头部科技企业，薪资福利体系完善，高级岗位薪酬具备较强市场竞争力，但JD未披露具体薪资数字。
薪资信号未披露（AI估算：3.5千–6.5万/月）
成长发展
95较高
岗位涉及AI Agent和Computer Use等前沿技术，且鼓励使用AI辅助开发，技术成长空间极大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、AI Agents、FastAPI、Playwright、Kubernetes、Azure、Computer Use
成长机会growth mindset
业务类型ambiguous
工作生活
70中等
JD未明确提及工作模式和加班情况，具体工作节奏需视团队实际业务压力而定。
工作模式未明确
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
85较高
微软“赋能每个人”的使命清晰，AI Agent技术具有广泛的社会生产力提升价值，行业处于高速增长期。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
使命信号empower every person and every organization on the planet to achieve more
创新程度开拓性创新（行业首创）
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