趋势科技
(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
Ai原生工具
CI/CD
Rest Api
上下文工程
云原生
后端开发
容器化
微服务架构
自动化测试
值不值得投
76综合评分
综合评分 76
大厂背景、AI工程化导向、技术成长性强、WLB待确认
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
3.5万
与后端开发中位数基本持平
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
负责趋势科技台湾工程团队的后端系统设计与开发，深度结合AI原生工具优化全生命周期研发流程
需与架构师、测试及产品经理紧密协作，交付高可用微服务与REST API，并运用自动化测试与CI/CD保障软件质量与安全
最低要求
计算机科学、工程学学士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），并能维护一致的AI配置
已在开发全生命周期中建立可重复的AI原生开发工作流
熟悉上下文工程实践，并能利用或构建Agent工具（如AI Agent Skills、MCP服务器）
熟悉至少一种编程语言（如Golang、Python、Java、Node.js、C#）
熟悉至少一种测试框架（如Selenium、pytest、Robot Framework）
熟悉微服务架构与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（如Git）及CI/CD流程（如GitHub Action）
工作职责
在开发全生命周期的各个阶段利用AI原生开发工具（如Claude Code、GitHub Copilot、Cursor），高效交付稳定且高质量的输出
与利益相关者紧密合作，参与需求讨论、跨团队协作及问题解决
贯穿完整开发生命周期交付功能，包括规划、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、性能、可靠性与安全性
通过识别根本原因并实施有效方案，排查并调试复杂问题
自动化并优化开发与发布流程，提升效率与可靠性
优先资格
通过标准化AI工作流推动可衡量的团队级改进的经验
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、告警与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发现边界情况的能力
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 依托全球头部网络安全企业平台，技术栈前沿且业务基本盘稳固
- 高度鼓励AI赋能研发，个人工程效能提升与技术视野拓展空间大
- 跨职能协作氛围成熟，注重质量内建与DevOps文化沉淀
- 需快速适应AI原生工作流变革，对工程规范、自动化测试覆盖率要求极高
- 追求技术深耕、擅长利用AI提效、具备扎实后端工程基础与DevOps思维的开发者
缺点 / 挑战
- 需兼顾安全合规与敏捷交付，系统稳定性与性能调优压力较大
- 跨团队/跨部门需求对齐与接口联调沟通成本相对较高
角色解读
- 向首席架构师或AI工程化专家路线纵深发展
- 转向安全产品研发负责人或技术管理岗位
- 拓展至云原生安全与DevSecOps领域的前沿实践
- 负责端点安全产品的后端服务架构设计与代码实现
- 深度集成AI原生工具优化编码、测试、部署等全生命周期流程
- 主导微服务API开发与系统自动化运维，保障高可用性与安全性
- 精通至少一门主流后端语言及微服务/REST API设计规范
- 熟练运用AI辅助编程工具与上下文工程，能搭建标准化AI工作流
- 掌握CI/CD流水线搭建、容器化部署与自动化测试框架
申请策略
- 提前研究趋势科技端点安全产品线技术架构，准备展示如何利用AI重构开发流程的具体案例
- 关注团队DevOps与文化契合度，面试中体现质量内建意识与主动解决问题的态度
- 突出AI工具链实战经验，量化展示引入AI后研发周期缩短或Bug率下降的数据
- 详细列举微服务架构设计案例、API安全治理经验及CI/CD流水线优化成果
- 强调自动化测试覆盖率提升、边缘场景捕获及性能压测实战经历
- 深入掌握Prompt Engineering与Context Engineering技巧，熟悉主流Agent框架
- 补充主流云平台（AWS/Azure/GCP）网络与安全组配置、容器编排实战能力
- 强化API契约设计、分布式追踪与日志分析工具链的整合应用
面试指南
- 采用STAR法则结构化回答，重点突出‘业务痛点-技术方案-量化结果-复盘迭代’
- 强调工程规范与质量意识，说明如何在追求速度同时守住安全与稳定性底线
- 展现对AI辅助开发的批判性思考，区分适用场景与潜在风险，提出落地最佳实践
- 请分享你如何将AI工具融入日常开发流程，并量化带来的提效成果？
- 描述一次你通过自动化测试或CI/CD优化解决线上复杂问题的经历
- 如何设计高可用微服务API，并在开发阶段确保其安全性与性能达标？
- 面对快速迭代的AI技术生态，你如何保持技术敏感度并落地到工程中？
- 复习微服务设计模式、API安全最佳实践及常见性能瓶颈排查方法
职位点评
薪资福利75
成长发展85
工作生活65
使命价值80
薪资福利
75中等
作为已上市的跨国科技企业，提供符合市场水准的薪酬与完善福利体系，但JD未明确具体薪资范围与发放结构。
薪资信号未披露（AI估算：2.5千–4.5万/月）
成长发展
85较高
岗位深度绑定AI原生工作流与上下文工程实践，技术视野前沿，内部知识共享文化浓厚，成长路径清晰。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI Native Tools、Context Engineering、Microservices、CI/CD、Docker/K8s
成长机会share their knowledge and passion、continuous learning、forward-thinking mindset
业务类型profit_center
工作生活
65中等
倡导DevOps与敏捷协作，但未明确提及弹性工时或远程政策；大型外企通常有较好WLB基础，具体需以实际制度为准。
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
致力于守护全球企业与个人的数字安全，技术直接服务于高社会价值的安全防护领域，使命感强。
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 hundreds of thousands of organizations and millions of individuals
创新程度积极采用新技术
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