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AI Native Fullstack Engineer (Vision One XDR Workbench)
AI Native Fullstack Engineer (Vision One XDR Workbench)
发布于 1 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
Bdd/Tdd
CI/CD
全栈开发
系统思维
值不值得投
79综合评分
综合评分 79
AI 原生全栈开发、技术前沿、成长空间大、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
2.3万
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
77 个在招 · 其中全栈开发 4 个
市场机会
选择不多
台北 · 全栈开发 · 4 个在招
职位详情
关于这个职位
负责趋势科技 Vision One XDR 平台的全栈开发与迭代，以 AI 工具为核心辅助完成需求分析、架构设计、前后端实现及运维部署
需深入某一技术栈并借助 BDD/TDD 规范与数据反馈闭环，确保系统可靠性与业务价值落地
最低要求
计算机科学或相关专业本科及以上学历
具备在真实项目或侧项目中熟练使用 AI 原生开发工具（如 Cursor、GitHub Copilot、Claude Code）的实操经验
能够编写清晰的 BDD/TDD 规范以界定 AI 辅助开发范围，理解规范质量直接决定 AI 输出质量
能够向 AI 提供有效的上下文信息，理解输入质量对输出的影响
养成批判性审查 AI 生成代码的习惯，不盲目采纳，具备 API 契约、数据模型及安全边界等系统级全局意识
从后端（Java/AWS）、前端（JavaScript/React/HTML/CSS）或 DevOps（Docker/K8S/CI/CD/云基础设施）中选择一个作为主攻方向并深入钻研
工作职责
选定一个或多个锚定领域（后端、前端或 DevOps）进行深度钻研，并逐步利用 AI 建立跨领域工作知识，打破技术墙以实现无缝协作
深入理解产品领域与用户工作流，将需求转化为精确的系统规格说明，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（如 GitHub Copilot、Claude Code）全面集成至开发生命周期中，涵盖规格撰写、测试生成、代码审查与调试，而非仅作为偶尔的捷径
主导完整工程周期：从需求到规格，AI 辅助实现，跨前端/后端/QA/DevOps 的架构感知审查，直至通过数据驱动验证交付成果是否真正解决问题
将数据作为反馈循环：监控服务信号（可靠性）并追踪功能使用情况以验证结果，并将洞察反馈至下一轮迭代
优先资格
掌握超出主攻方向的跨领域知识（前端、后端或 DevOps）
熟悉网络、安全及计算栈等云基础设施
具备大规模产品/服务运营经验
深入理解网络协议与 Linux 操作系统
了解 Agent 框架或常见 Agent 设计模式
熟悉引导 AI 生成高质量输出的 Harness Engineering 技术
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 依托趋势科技全球顶尖网络安全平台，接触海量真实安全场景与高并发架构
- AI 原生开发理念前沿，能极大提升个人工程效能与技术视野
- 对 AI 提示词工程、规范编写能力及系统全局观要求极高
- 需快速适应“人机协同”新型工作流，传统编码习惯需彻底转变
- 适合具备扎实基础开发能力、对 AI 辅助编程有强烈兴趣、善于抽象思考与规范制定的全栈工程师
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 初期深耕选定技术栈（后端/前端/DevOps），中期拓展全栈视野与跨域协作能力，长期可向 AI 工程化专家、技术负责人或安全产品研发架构师方向发展
- 负责 Vision One XDR 平台的全栈功能开发与迭代，主导从需求分析、AI 辅助编码到测试部署的完整工程周期
- 利用 BDD/TDD 规范与 AI 工具提升开发效率，并通过数据监控验证功能效果
- 精通 Java/React/Go 等至少一门主流语言及对应生态
- 熟练掌握 GitHub Copilot、Cursor 等 AI 编程工具
- 具备扎实的 BDD/TDD 测试驱动开发能力与系统架构思维
申请策略
- 提前研究 Trend Micro Vision One 产品架构与安全业务逻辑
- 准备展示如何利用 AI 解决复杂工程问题的具体案例
- 突出实际项目中 AI 工具的使用深度与提效数据
- 展示 BDD/TDD 实践案例及跨模块协作经验
- 强调系统设计与安全边界意识
- 深入学习 Prompt Engineering 与 AI 代码审查技巧
- 强化 Linux 网络协议与云原生架构知识
- 练习将模糊需求转化为结构化技术规格
面试指南
- 采用 STAR 法则描述项目背景与目标
- 重点阐述“规范制定-上下文提供-AI生成-人工审查-数据验证”的闭环流程
- 结合具体技术栈说明系统级考量与风险规避策略
- 请分享你使用 AI 工具完成一个完整功能的实际案例，如何保证代码质量？
- 如何编写 BDD/TDD 规范来约束 AI 生成？遇到 AI 输出不符合预期时如何处理？
- 面对跨前端/后端/DevOps 的联调问题，你的排查思路与系统级考量是什么？
- 复习云原生组件交互原理与安全基础
- 模拟演练如何用自然语言精准描述技术需求
职位点评
薪资福利75
成长发展92
工作生活65
使命价值80
薪资福利
75中等
上市公司背景提供稳定薪酬与完善福利，AI 全栈技能在当前市场具较高议价能力，整体补偿水平处于市场中上。
薪资信号未披露（AI估算：1.8千–2.8万/月）
成长发展
92较高
岗位明确以 AI 原生开发为核心导向，强调跨领域能力拓展与系统化思维培养，技术栈前沿且成长路径清晰。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI Native、GitHub Copilot、Claude Code、Cursor、BDD/TDD、Java、AWS、React、Docker、Kubernetes
业务类型profit_center
工作生活
65中等
未明确提及弹性工时或远程政策，但 AI 辅助开发有望降低重复劳动强度；需关注实际团队节奏与交付压力。
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
80较高
投身全球顶尖网络安全平台建设，直接参与守护企业数字资产的核心业务，具有显著的行业价值与社会意义。
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
创新程度积极采用新技术
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