趋势科技
Sr. Engineer (V1 Companion)
Sr. Engineer (V1 Companion)
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DevOps/SRE
DevOps/SRE
CI/CD
Llm
微服务
监控
值不值得投
75综合评分
综合评分 75
前沿AI安全应用开发，大平台技术成长空间大，但工作模式与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DevOps/SRE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DevOps/SRE 6 个
市场机会
选择不多
台北 · DevOps/SRE · 8 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位是趋势科技VisionOne AI应用Companion团队的高级后台工程师，负责设计与开发基于大语言模型（LLM）的智能后端系统
工作内容包括构建和维护云原生AI应用、优化系统性能与可观测性、实践DevOps以提升交付效率，并与全球团队协作解决业务问题
最低要求
计算机科学、计算机工程或相关领域的学士学位
熟练掌握至少一种编程语言，例如Java或Python
具备容器化技术经验，包括Docker、Kubernetes或AWS EKS
熟悉云服务解决方案，如AWS、Azure或GCP
了解CI/CD管道和敏捷软件开发实践及DevOps文化
具备单元测试、组件测试和端到端测试方法论经验
具备较强的问题解决能力、积极主动的态度以及独立工作能力
具备有效的英语沟通能力，以便与全球团队协作
熟悉软件构建和部署工具，例如Terraform、GitHub Actions、Jenkins、AWS CodeDeploy或Azure DevOps
具有使用Grafana或Prometheus等服务监控和告警工具的实际经验
工作职责
作为全周期开发者，设计、实现和维护满足业务目标的、高质量的AI应用后端功能
与利益相关者有效协作以收集需求，跨团队协调，并敏捷精确地解决问题
通过简化开发、发布流程和系统监控来推动自动化并增强工作流，以最大化生产力和可靠性
在云基础设施上构建和实施系统，以高效管理和处理大规模数据
开发和维护无缝的CI/CD管道，并采用DevOps实践以提高系统可用性和团队生产力
通过设计有弹性的云架构和优化系统操作，确保后端服务的性能、安全性和可扩展性
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 技术前沿：直接参与LLM等尖端AI技术在企业级安全产品中的应用与落地
- 平台广阔：作为全球领先安全公司的资深岗位，能接触复杂的大规模系统与全球化协作
- 技术栈现代：工作内容涵盖云原生、DevOps、可观测性等主流现代工程实践
- 业务结合紧密：技术工作直接服务于核心产品VisionOne，成果可见度高
- 技术深度要求高：需要同时驾驭后端、云基础设施、DevOps及AI应用集成，综合能力要求高
- 技术快速迭代：LLM及云技术领域发展迅速，需要持续学习以保持技术竞争力
缺点 / 挑战
- 全球协作挑战：需与跨国团队高效沟通，对英语能力和跨文化协作有一定要求
- 适合对AI应用开发与云原生架构有浓厚兴趣，具备扎实的后端工程与DevOps实践能力，渴望在技术前沿平台挑战复杂系统问题，并有志于与全球团队合作的资深工程师
角色解读
- 技术深耕路径：向云架构师、AI平台工程师或资深后端专家方向发展
- 技术管理路径：在积累项目经验和团队协作能力后，可转向技术团队领导角色
- 领域拓展：结合安全公司背景，可深入网络安全与AI交叉领域，成为特定方向的技术专家
- 负责VisionOne AI应用的后端系统设计、开发与维护，核心工作围绕大语言模型（LLM）展开
- 构建和管理云原生基础设施与CI/CD流水线，提升系统可靠性与交付效率
- 通过监控、告警和优化确保后端服务的高性能、安全与可扩展性
- 与产品、架构及全球团队紧密协作，将AI技术能力转化为实际业务价值
- 扎实的编程能力（Java/Python）和后端系统开发经验
- 精通容器化（Docker/K8s）与主流云平台（AWS/Azure/GCP）的实践
- 熟悉DevOps理念与工具链，能够独立构建和维护CI/CD流程
- 对AI/LLM应用有好奇心或基础了解，具备持续学习新技术的能力
申请策略
- 深入研究趋势科技的VisionOne产品及其AI安全战略，理解该职位在其中的价值
- 准备展示你如何解决复杂技术问题、优化系统性能的实例，最好能量化结果
- 突出使用Java/Python进行后端系统开发的项目经验，特别是涉及AI/ML模块或API服务的项目
- 详细描述使用Docker、Kubernetes、云服务（AWS/Azure/GCP）部署和运维应用的具体实践
- 列举构建和优化CI/CD管道、使用Terraform等IaC工具、以及利用Prometheus/Grafana进行监控的成功案例
- 如有LLM应用开发或相关研究经验，应重点强调
- 深入学习LLM应用开发框架（如LangChain）及主流大模型API的使用
- 深化云架构设计知识，特别是高可用、安全及成本优化方面
面试指南
- 对于架构与设计问题，采用“背景-目标-方案-权衡-结果”的结构进行阐述
- 对于性能与可靠性问题，结合监控数据、具体优化手段（如缓存、异步、扩容）和量化指标来回答
- 对于AI集成问题，从接口设计、数据流、延迟、成本、安全等多个维度进行系统性思考
- 请描述一个你设计的云原生后端系统架构，以及为什么这样设计？
- 你如何确保一个高流量AI应用后端服务的性能与可靠性？请举例说明
- 介绍你使用过的CI/CD工具链，以及你如何优化发布流程来提高效率
- 如果要将一个大语言模型（如GPT）集成到现有后端服务中，你会考虑哪些关键设计点？
- 描述一次你与跨职能团队协作解决复杂问题的经历
职位点评
薪资福利78
成长发展88
工作生活50
使命价值82
薪资福利
78中等
该职位为上市大型企业的资深技术岗位，在台北地区应具备市场水准的薪资竞争力，能满足基本的经济需求。
薪资信号市场水准 (1.6–3万/月)
成长发展
88较高
职位涉及LLM、云原生、DevOps等前沿且主流的技术栈，在大型产品平台上有实践机会，技术成长空间显著。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、OpenAI、Claude、Python、Java、Docker、Kubernetes、AWS EKS、Terraform、Grafana、Prometheus
业务类型profit_center
工作生活
50较低
JD未明确提及办公模式、工作时长或WLB相关信号，工作地点类型（现场/远程/混合）亦无法确定，生活化动机满足程度存疑。
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
82较高
作为全球网络安全领航者，利用AI技术保护连接世界，具有较高的社会价值与行业影响力，创新驱动明显。
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Connected Intelligence for Securing a Connected World、守護世界
创新程度积极采用新技术
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