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AI Native Fullstack Engineer (Vision One XDR Workbench)
AI Native Fullstack Engineer (Vision One XDR Workbench)
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全栈开发
全栈开发
Ai原生开发
Bdd/Tdd
Github Copilot
代码审查
全栈开发
系统设计
值不值得投
75综合评分
综合评分 75
前沿AI原生开发实践，安全大厂技术成长平台，WLB信息不明
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
23K
比全栈开发中位数低
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
79 个在招 · 其中全栈开发 3 个
市场机会
选择不多
台北 · 全栈开发 · 3 个在招
职位详情
关于这个职位
这是一个将AI作为核心生产力工具的全栈工程师岗位
你将从一个技术领域（后端/前端/DevOps）开始深耕，并利用AI工具（如GitHub Copilot、Claude Code）打破领域壁垒，逐步覆盖整个研发周期，包括需求分析、规格编写、代码实现、跨端架构评审、以及基于数据的验证与迭代
你将深度参与趋势科技Vision One XDR安全平台的研发工作
最低要求
计算机科学或相关领域学士学位及以上
拥有在实际项目或个人项目中使用AI原生开发工具（例如Cursor, GitHub Copilot, Claude Code）的经验
具备编写清晰、能指导AI辅助开发的BDD/TDD规范的能力——理解规范的质量决定了AI输出的质量
具备在使用AI时提供有效上下文的能力——理解输出质量取决于输入质量
具备批判性审查AI生成代码的习惯，而非直接采用，并对系统范围内的关注点（如API契约、数据模型、安全边界）有认识
工作职责
从一两个锚定领域开始——后端、前端或DevOps——并深入研究
随着时间的推移，利用AI作为桥梁，建立对所有三个领域的实践知识，不是为了取代专家，而是为了无边界地协作
投入深入理解产品领域和用户工作流，以便将需求转化为精确的系统规范——使用BDD/TDD作为人类意图与AI生成之间的共享语言
将AI工具（例如GitHub Copilot, Claude Code）集成到整个开发生命周期中——从规范编写、测试生成到代码审查和调试——而不是将它们偶尔用作快捷方式
拥有完整的工程周期所有权：从需求到规范、AI辅助实现、跨前端、后端、QA和DevOps的架构感知审查，直至通过数据验证我们交付的内容确实解决了问题
利用数据作为反馈循环——监控服务信号（可靠性）并跟踪功能使用情况以验证结果，并将这些洞察反馈到下一次迭代中
优先资格
对所选锚定领域（前端、后端或DevOps）之外的其他领域有工作知识
熟悉网络、安全和计算栈等云基础设施
具有大规模运营产品/服务的经验
对网络和Linux操作系统有深入理解
理解Agent框架或常见的Agent设计模式
熟悉harness工程技术，以引导AI产生更高质量的输出
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 深入参与AI Native开发模式的前沿实践，积累独特的AI赋能工程经验
- 工作于全球领先的云安全平台，能接触到大规模、复杂的系统设计与安全技术
- 公司平台成熟，提供在跨国、大型企业内成长为全栈或领域专家的职业路径
- 强调系统思维和端到端 ownership，有助于培养全面的工程师素养
- 需要快速掌握并适应将AI深度融入工作流的全新开发范式，对学习能力和适应性要求高
- 在安全领域工作，对代码质量、系统边界和安全性的要求更为严格
缺点 / 挑战
- 作为全栈工程师，需要对前端、后端、DevOps都有所涉猎和理解，技术广度要求带来持续学习压力
- 对AI开发工具有强烈兴趣和实践经验，不满足于只在一个技术栈工作，希望从系统层面思考和构建复杂软件产品，并乐于接受挑战、持续学习的软件工程师
角色解读
- 短期内成为AI辅助开发专家，并在一个技术领域（如后端/前端）达到精通
- 中期可发展为全栈架构师或技术负责人，负责复杂安全子系统的设计与团队技术方向
- 长期可向技术经理、产品经理或安全领域专家方向发展，利用系统思维和AI工具塑造产品未来
- 负责AI安全产品平台的后端/前端/DevOps某一领域的深度开发与维护
- 主导或深度参与从需求分析、技术规格编写、AI辅助编码、跨技术栈评审到上线验证的完整软件交付流程
- 将AI开发工具（如Copilot, Claude Code）作为核心生产力，深度集成到日常编码、测试、审查环节
- 通过监控服务数据和功能使用情况，形成反馈闭环，驱动产品和技术持续迭代优化
- 扎实的软件工程基础，精通Java/JavaScript等语言及对应领域框架
- 熟练使用GitHub Copilot、Cursor等AI原生开发工具，并理解其工作原理与最佳实践
- 清晰的系统设计能力，能将业务需求转化为规范的技术方案（BDD/TDD）
- 良好的跨技术领域协作意识，能理解前端、后端、运维的基本概念与交互逻辑
申请策略
- 在申请信或简历中明确表达对‘AI Native’开发模式的理解和热情
- 尝试调研趋势科技的Vision One平台，了解其XDR核心功能，思考AI全栈工程师如何为其做出贡献
- 准备一个你使用AI工具解决具体技术问题的简短案例，以便在面试中展示
- 突出使用AI开发工具（如Copilot、Cursor）进行个人项目或工作项目的经验，最好能举例说明如何用AI提升效率或质量
- 展示一个完整的软件项目经历，体现从需求理解到部署上线的全流程能力
- 强调BDD/TDD实践经验，以及编写清晰技术文档或规范的能力
- 如果有跨领域（如前后端）协作或学习经历，务必重点描述
- 系统性地学习和实践GitHub Copilot、Claude Code等工具的高级用法，例如定制化、工作流集成
面试指南
- 针对AI工具使用问题，使用STAR法则，重点描述‘Thought Process’（你的思考和指令如何与AI交互）和‘Result’（具体产出和改进）
- 对于角色理解问题，从工作流（AI深度集成）、技能要求（广度+AI工具熟练度）、思维方式（系统思维、批判性审查）三个层面阐述
- 对于技术设计问题，强调清晰的需求拆解、上下文提供、以及如何通过规范约束AI的输出范围和质量
- 请描述一个你使用AI开发工具（如GitHub Copilot）完成项目的经历，你具体是如何使用它的？遇到了什么挑战？如何解决的？
- 你如何理解‘AI Native Fullstack Engineer’这个角色？它与传统的全栈工程师有什么区别？
- 如果让你为一个新功能设计BDD/TDD规范来指导AI生成代码，你会考虑哪些方面？请举例说明
- 你如何平衡使用AI生成代码的效率和保证代码质量（如安全性、可维护性）之间的关系？
- 假设你需要为一个需求，从一个你不熟悉的领域（例如你是后端，但需要了解前端技术）获取上下文，你会怎么做？
职位点评
薪资福利70
成长发展92
工作生活55
使命价值80
薪资福利
70中等
作为一家已上市的大型科技公司，其薪酬福利体系在行业内应具备一定市场竞争力，但职位描述中未明确薪资范围。
薪资信号未披露（AI估算：1.5–3万/月）
成长发展
92较高
该职位核心聚焦于AI原生开发工具的深度实践与全栈能力的拓展，处于软件工程领域的技术前沿，提供了清晰的技能成长和职业发展路径。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈GitHub Copilot、Claude Code、Cursor、BDD/TDD、Java、React、Docker、K8S、AWS
成长机会grow from there、build working knowledge across all three、Own the full engineering cycle
业务类型profit_center
工作生活
55较低
职位描述未提及任何关于远程办公、弹性工作时间或工作与生活平衡的信息，工作地点位于台北。
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
作为全球领先的云安全公司，其产品致力于保护互联世界，具有明确的行业价值和社会意义。职位本身代表了软件工程实践的前沿探索。
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
创新程度开拓性创新（行业首创）
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