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(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
全职员工混合式弹性办公后端开发
后端开发
Ai原生开发
CI/CD
Rest Api
云安全
后端工程
微服务架构
测试自动化
值不值得投
78综合评分
综合评分 78
AI驱动的前沿后端研发岗，技术成长空间大、安全使命感强，需适应持续学习节奏
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
16.0万
比后端开发中位数高
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
80 个在招 · 其中后端开发 19 个
市场机会
选择适中
台北 · 后端开发 · 24 个在招
职位详情
关于这个职位
负责基于AI原生工作流的后端系统设计与全生命周期开发，结合微服务架构与云安全需求交付高质量软件
需熟练运用AI辅助编程工具提升研发效能，并主导测试自动化、故障排查及流程优化，助力企业级终端安全产品创新
最低要求
计算机科学或工程相关专业本科及以上学历，或具备同等行业经验
熟悉AI原生开发工具（如Claude Code、GitHub Copilot、Cursor）并能维持一致的AI配置
已建立覆盖完整开发生命周期的可重复AI原生开发工作流
熟悉上下文工程实践，能利用或构建智能体工具（如AI Agent Skills、MCP服务器）
掌握至少一门编程语言（如Golang、Python、Java、Node.js、C#）
熟悉至少一种测试框架（如Selenium、pytest、Robot Framework）
了解微服务架构与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（Git）及CI/CD流程（如GitHub Action）
工作职责
在整个开发生命周期中全面应用AI原生开发工具（如Claude Code、GitHub Copilot、Cursor），高效交付稳定且高质量的产出
与利益相关者紧密协作，参与需求讨论、跨团队协作及问题排查
贯穿规划、设计、实现、测试、部署与运维全流程交付功能特性
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
通过定位根本原因实施有效方案，排查并调试复杂技术问题
自动化并优化开发与发布流程，提升整体效率与系统可靠性
优先资格
通过标准化AI工作流推动团队级可衡量改进的经验
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捕捉边界情况的能力
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 深度拥抱AI原生工作流，技术栈处于行业前沿
- 依托全球顶尖网络安全平台，业务场景丰富且数据质量高
- 大型企业背书，技术氛围开放且重视工程师成长
- AI技术迭代极快，需保持高强度自主学习与适配能力
- 跨团队协作频繁，沟通成本与需求变更管理需较强抗压性
- 追求技术前沿探索、具备扎实后端基础且对AI赋能研发有强烈兴趣的资深工程师
缺点 / 挑战
- 安全与稳定性要求极高，对代码质量与测试覆盖率压力较大
角色解读
- 向AI驱动的系统架构师或技术专家方向深耕
- 拓展至云安全平台核心算法或安全工程领域
- 逐步承担技术负责人角色，带领团队攻坚复杂项目
- 基于AI原生工具链进行后端系统的全生命周期开发与维护
- 设计微服务架构与REST API，保障高可用与安全合规
- 编写自动化测试脚本并持续优化CI/CD发布流程
- 精通至少一门主流后端语言（Golang/Python/Java等）
- 熟练掌握AI辅助编程工具及上下文工程实践
- 深入理解微服务、容器化技术及云原生生态
申请策略
- 提前研究趋势科技的安全产品线与技术博客，展现业务理解力
- 准备AI工作流优化的具体案例，体现工程化思维而非单纯工具使用
- 突出AI工具在实际项目中的落地效果与效能提升数据
- 强调微服务架构设计、CI/CD流水线搭建及自动化测试经验
- 展示跨部门协作解决复杂线上问题的案例
- 系统学习Prompt Engineering与Agent开发框架（如LangChain/CrewAI）
- 深化云原生技术栈（K8s/Terraform）及安全编码规范
- 补充性能调优与分布式系统故障排查实战技巧
面试指南
- 采用STAR法则结构化回答，重点突出背景、行动细节与可量化结果
- 结合具体技术栈说明架构设计权衡（Trade-off）与容灾策略
- 强调质量门禁（Quality Gate）与人工Review机制的结合
- 请分享你如何将AI工具集成到现有开发流程中，并量化带来的效率提升？
- 面对复杂的微服务链路故障，你的排查思路与根因定位方法是什么？
- 如何平衡AI生成代码的质量审查与快速交付之间的矛盾？
- 复习分布式系统一致性、并发控制及常见安全漏洞原理
- 整理1-2个完整的CI/CD优化或自动化测试落地项目复盘
职位点评
薪资福利75
成长发展92
工作生活60
使命价值85
薪资福利
75中等
上市大型科技企业提供具有市场竞争力的资深岗位薪酬，福利体系完善但JD未详细列明，整体补偿性动机满足度良好。
薪资信号市场水准 (1.2–20.0万/月)
成长发展
92较高
职位高度聚焦AI原生开发工作流与智能体技术，技术栈前沿且内部倡导持续学习与实验文化，个人技能成长空间极大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI Agent、MCP Server、Claude Code、GitHub Copilot、Golang、Python、Microservices、CI/CD
业务类型profit_center
工作生活
60中等
现代科技企业通常具备一定灵活性，但JD强调快节奏AI演进环境下的持续学习与高标准交付，WLB信号未明确提及，生活化动机满足度中等。
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
85较高
直接投身全球网络安全核心业务，以守护连接世界为使命，技术成果能切实保护海量企业与用户数据安全，社会价值感强。
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
创新程度积极采用新技术
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