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(Sr.) Applied AI Backend Engineer
(Sr.) Applied AI Backend Engineer
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
Agent开发
Ai原生工具
CI/CD
Rest Api
云安全
后端开发
微服务架构
测试自动化
值不值得投
75综合评分
综合评分 75
AI工程化前沿阵地、大厂平台背书、技术成长快，工作节奏稳健偏紧
从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
3.3万
比后端开发中位数低
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
78 个在招 · 其中后端开发 16 个
市场机会
选择适中
台北 · 后端开发 · 21 个在招
职位详情
关于这个职位
负责端点安全产品的后端架构设计与核心功能开发，深度整合AI原生工具链以优化研发效能
与跨职能团队紧密协作，主导需求评审、系统设计、测试部署及线上运维全流程，持续交付高可用、高安全的软件解决方案
最低要求
计算机科学或工程相关专业本科及以上学历，或具备同等行业经验
熟悉AI原生开发工具（如Claude Code、GitHub Copilot、Cursor）并能保持统一的AI配置
已建立覆盖全生命周期的可重复AI原生开发工作流
熟悉上下文工程实践及利用/构建Agent工具（如AI Agent Skills、MCP服务器）
掌握至少一门编程语言（如Golang、Python、Java、Node.js、C#）
熟悉测试框架（如Selenium、pytest、Robot Framework）
了解微服务架构与REST API开发
熟悉关系型或非关系型数据库（如PostgreSQL、MySQL、Redis）
熟悉版本控制系统（Git）及CI/CD流程（如GitHub Action）
工作职责
在全生命周期各阶段利用AI原生开发工具（如Claude Code、GitHub Copilot、Cursor），高效交付稳定且高质量的产出
与利益相关者紧密协作，参与需求讨论、跨团队集成及问题排查解决
贯穿完整开发生命周期交付功能，涵盖规划、设计、实现、测试、部署与运维
创建并执行测试用例与脚本，验证软件的功能性、性能、可靠性与安全性
通过定位根本原因实施有效方案，排查并调试复杂问题
自动化并优化开发与发布流程，提升整体效率与系统可靠性
优先资格
通过AI工作流标准化推动团队级可衡量改进的经验
利用AI重新定义产品能力并带来可衡量业务影响的经验
使用AWS、Azure或GCP开发云服务解决方案的经验
容器化解决方案经验（如Docker/K8S）
基础设施即代码(IaC)工具经验（如Terraform、CloudFormation）
监控、告警及日志可视化工具经验（如Elasticsearch和Kibana）
测试管理平台经验（如TestRail）
能够可视化设计与测试逻辑以提升测试覆盖率并捕获边界情况的能力
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 依托全球顶尖安全厂商平台，接触海量威胁情报与真实企业级场景
- AI原生工作流落地早，技术视野前沿
- 跨国企业文化成熟，培训体系完善
- 需同时兼顾传统后端工程规范与快速迭代的AI工具链适配，学习曲线较陡
- 安全合规要求极高，对代码质量与测试覆盖率标准严苛
- 适合追求技术深度、热衷将AI落地于实际工程场景，且能接受高标准质量要求的资深开发者
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 可向AI工程化专家、首席架构师或技术负责人方向发展
- 亦可横向拓展至云安全产品管理或安全研究领域，成为复合型技术领袖
- 负责端点安全产品的后端架构设计与核心功能开发
- 深度整合AI原生工具链，重构并优化研发与测试工作流
- 主导跨团队协作，完成从需求评审到线上运维的全链路交付
- 扎实的后端编程与微服务/REST API设计能力
- 熟练掌握至少一种主流编程语言及数据库技术
- 具备AI Agent开发、上下文工程及CI/CD自动化实践经验
- 熟悉云原生架构与安全测试方法论
申请策略
- 提前研究趋势科技最新端点安全产品线
- 准备1-2个将AI引入工程实践的完整复盘案例
- 面试时展现对DevSecOps文化的认同
- 突出AI工具链提效的具体数据（如开发周期缩短比例）
- 强调微服务架构设计、自动化测试覆盖及安全合规项目经验
- 展示跨部门协同与复杂问题排查案例
- 深入掌握Prompt Engineering与Agent框架
- 补充云安全基础与渗透测试常识
面试指南
- 采用STAR法则结构化回答
- 结合具体指标（耗时、Bug率、覆盖率）说明价值
- 强调“人机协同”而非完全替代，突出人工审查与安全护栏机制
- 请分享你如何将AI工具融入日常开发流程并量化提效成果？
- 遇到微服务架构中的分布式事务或性能瓶颈时，你的排查思路是什么？
- 如何保证AI生成代码的安全性及符合企业规范？
- 复习微服务通信协议、数据库索引优化及CI/CD流水线设计原理
- 梳理过往项目中引入新技术的决策依据与踩坑记录
职位点评
薪资福利75
成长发展85
工作生活60
使命价值80
薪资福利
75中等
上市公司提供稳定薪酬与完善福利，AI技能溢价使薪资具备竞争力，但受限于台湾地区整体薪资水平，绝对值非顶尖。
薪资信号市场水准 (2.5千–4.0万/月)
成长发展
85较高
岗位聚焦AI原生开发工作流与Agent技术，处于技术演进前沿，内部鼓励知识共享与实验创新，成长空间广阔。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI Agent、Context Engineering、MCP Server、Claude Code、GitHub Copilot、Cursor
成长机会share their knowledge and passion、continuous learning、Embraces experimentation and continuous learning
业务类型profit_center
工作生活
60中等
大型科技企业通常有较规范的作息，但安全产品研发节奏较快，需兼顾多团队协同与线上问题响应，WLB中等。
工作模式未明确
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
80较高
直接服务于全球数万家企业的网络安全防护，契合守护数字世界的使命，社会价值与技术意义显著。
行业发展稳定成熟行业
社会影响正向社会影响力较高
使命信号Connected Intelligence for Securing a Connected World、protect businesses of all sizes... operate securely
创新程度积极采用新技术
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