趋势科技
AI Native Engineer (Vision One XDR Workbench)
AI Native Engineer (Vision One XDR Workbench)
发布于 5 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
CI/CD
Github Copilot
系统思考
值不值得投
74综合评分
综合评分 74
前沿AI工程岗，大平台成长机会突出，但WLB与办公灵活性未明确。
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
5.3万
比全栈开发中位数高
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
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
该职位是趋势科技的AI原生工程师，专注于Vision One XDR Workbench安全平台
你将使用AI工具（如GitHub Copilot、Claude Code）加速全工程周期，负责从需求理解、系统规格设计到前后端与DevOps集成的全流程开发，并通过数据驱动验证解决方案的有效性
最低要求
计算机科学或相关领域本科及以上学历
在后端（Java和AWS云服务）、前端（浏览器JavaScript开发，包括React和核心Web技术HTML/CSS/JS）或DevOps（Docker/K8S/CI/CD和云基础设施运维）中选择一个领域深入
具备AI原生开发工具（如Cursor、GitHub Copilot、Claude Code）的实际项目或Side Project使用经验
习惯批判性审查AI生成的代码，而非直接采纳，并具备系统层面的关注意识，如API契约、数据模型和安全边界
工作职责
从一到两个锚定领域（后端、前端或DevOps）开始深入，随时间使用AI作为桥梁，构建跨所有三个领域的工作知识
深入理解产品领域和用户工作流，将需求转化为精确系统规格，使用BDD/TDD作为人类意图与AI生成之间的共享语言
在整个开发生命周期中集成AI工具（如GitHub Copilot、Claude Code），包括规格编写、测试生成、代码审查和调试
负责完整工程周期：从需求到规格、AI辅助实现、跨前端、后端、QA和DevOps的架构感知审查，直至数据驱动验证交付成果真正解决问题
使用数据作为反馈循环——监控服务信号（可靠性）并跟踪功能使用以验证结果，并将洞察反馈到下一次迭代
优先资格
具备跨领域（前端、后端或DevOps）的工作知识
熟悉云基础设施，如网络、安全和计算栈
有大规模产品/服务运营经验
深入理解网络和Linux操作系统
了解agent框架或常见agent设计模式
熟悉harness工程技术以引导AI生成更高质量输出
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 前沿AI工具集成开发，提升效率并积累稀缺技能
- 大平台资源丰富，参与全球领先安全产品的核心开发
- 鼓励跨领域学习，提供全面技术成长机会
- 业务领域（网络安全）前景广阔，社会价值高
- 需要快速学习多个技术领域（前后端、DevOps），适应高强度知识整合
- 批判性审查AI代码要求高，需平衡效率与代码质量
- 职位可能涉及复杂安全场景，对系统思维和细节关注度要求高
- 适合对AI技术与软件工程结合有热情、喜欢全面负责项目、愿意跨领域学习并注重系统质量的工程师
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 从单一技术专才（如后端工程师）成长为全栈工程师，通过AI工具拓展技能边界
- 向技术架构师或Tech Lead方向发展，负责复杂系统的设计与决策
- 在安全产品领域积累深度，成为AI赋能开发的专家，参与产品创新
- 使用AI工具（如GitHub Copilot）加速软件开发全流程，从需求分析到代码实现和验证
- 深入理解安全产品（Vision One XDR）的业务逻辑和用户工作流，确保技术方案贴合实际问题
- 负责前后端、DevOps的集成与协作，通过系统思考确保代码质量和架构合理性
- 利用数据监控服务可靠性和功能使用，驱动迭代优化
- 至少精通Java/React/Docker/K8S之一领域的开发技能
- 熟练使用AI原生开发工具，并具备批判性审查AI生成代码的能力
- 系统思维能力，能关注API契约、数据模型和安全边界等全局因素
- 跨领域协作意识，愿意通过AI桥接不同技术栈的知识
申请策略
- 研究趋势科技Vision One平台和XDR安全领域，理解产品价值
- 准备展示如何使用AI工具提升开发效率的具体案例，包括代码审查和质量控制
- 突出AI工具（如GitHub Copilot）在实际项目中的使用经验和成果
- 详细描述参与过的前后端或DevOps项目，强调架构设计与问题解决能力
- 展示对安全产品或系统可靠性的理解，如相关项目或研究经历
- 深入学习云基础设施（如AWS、Docker/K8S）和网络知识，以增强系统设计能力
- 熟悉agent框架或harness工程技术，提升AI驱动开发的效率
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）结构化回答，强调AI工具的具体应用场景
- 突出系统思维和批判性审查过程，展示如何避免AI代码的常见陷阱
- 结合项目经验，说明跨领域协作如何提升整体工程效率
- 如何在实际项目中集成和使用AI开发工具？请举例说明
- 描述一个你负责的从需求到交付的完整工程案例，如何确保质量？
- 当AI生成的代码存在潜在问题时，你如何发现并修复？
- 如何平衡深入一个技术领域与拓展跨领域知识？
- 你对网络安全产品或XDR平台有哪些了解？
职位点评
薪资福利70
成长发展85
工作生活60
使命价值80
薪资福利
70中等
公司为已上市超大型企业，平台稳定且可能有较好福利，但JD未披露具体薪资和福利细节，补偿性动机满足程度中等。
薪资信号未披露（AI估算：4千–6.5万/月）
成长发展
85较高
职位强调AI原生开发和跨领域学习，提供前沿技术实践和系统成长机会，发展性动机满足程度较高。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI原生开发工具、GitHub Copilot、Claude Code、Java、AWS、React、Docker、Kubernetes、CI/CD
成长机会grow from there、bridge to build working knowledge、use AI as a bridge
业务类型ambiguous
工作生活
60中等
JD未提及工作模式、弹性办公或WLB信息，办公地点可能位于市区，但生活化动机满足程度有限。
工作模式未明确
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
80较高
职位属于网络安全行业，具有较高社会价值，且公司使命强调守护世界，意义感动机满足程度较好。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
使命信号連結智慧 守護世界、Connected Intelligence for Securing a Connected World
创新程度积极采用新技术
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