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服务端工程师-飞书搜索问答
服务端工程师-飞书搜索问答
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
Llm
Nlp
分布式系统
搜索引擎
架构设计
高并发
值不值得投
78综合评分
综合评分 78
高薪前沿技术岗，侧重LLM与搜索融合，技术成长快但工作强度可能较大
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
4.5万
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
21 个在招 · 其中后端开发 2 个
市场机会
选择面较广
北京 · 后端开发 · 约 520 个在招
职位详情
关于这个职位
负责飞书企业问答系统的服务端架构设计与研发，优化搜索链路及多数据源接入
深入理解业务场景，解决大规模数据处理与索引构建等技术难题，从工程与策略角度提升问答效果，保障系统的高可用性与高性能
最低要求
良好的设计和编码习惯，热爱写代码并能产出高质量的设计和代码
具备扎实的算法和数据结构基础，拥有较强的排查、解决问题的能力
熟悉搜索/问答算法及架构，有企业级搜索或问答系统相关经验者优先
有大规模分布式系统开发经验者优先
有自然语言处理、机器学习、深度模型、大模型等相关算法策略优化相关经验者优先
对技术有强烈的好奇心和追求，具备良好的问题解决能力和团队合作精神
工作职责
负责飞书企业问答系统的服务端架构设计、开发和优化等研发工作，推动技术的升级和优化
深入理解业务需求，参与技术方案的制定和实现，为企业用户提供准确快速的高体验企业问答功能服务
能够深入理解搜索/问答领域的业务场景和业务痛点，保障系统的高可用性、高性能和可扩展性
解决系统中的关键技术难题，如多数据源接入、大规模数据处理及索引构建、搜索链路调整及优化等
参与企业问答效果优化工作，从工程和策略角度提升企业问答的效果
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 需处理海量数据和高并发请求，对系统稳定性和性能优化要求极高，技术迭代速度快
- 热衷于搜索/AI技术领域，具备扎实后端功底并渴望解决复杂工程问题的工程师
缺点 / 挑战
- 接触前沿的大模型与企业搜索结合场景，技术挑战性强，平台流量大且用户基数庞大
角色解读
- 可向资深搜索专家、AI应用架构师或技术管理方向（Tech Lead）发展
- 负责飞书内部企业级问答系统的后端架构设计与核心代码开发
- 精通分布式系统设计，熟悉搜索引擎原理及NLP/LLM算法落地
申请策略
- 了解飞书在企业协作领域的最新产品动态，准备关于搜索相关性优化的具体案例
- 突出大规模分布式系统开发经验，展示搜索/问答系统的具体项目成果及性能优化指标
- 补充大模型（LLM）微调、RAG架构或向量数据库相关知识，强化算法基础
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）描述项目，重点量化性能提升数据（如QPS、延迟降低百分比）
- 如何设计一个支持千万级数据的企业级搜索引擎？
- 在大模型时代，传统搜索算法与向量检索如何结合？
- 请分享一个你解决过的最复杂的线上性能瓶颈案例
- 如何评估和优化企业问答系统的准确率与召回率？
- 复习分布式一致性协议、倒排索引原理、Transformer架构细节，并准备相关的系统设计题
职位点评
薪资福利85
成长发展90
工作生活50
使命价值75
薪资福利
85较高
作为头部互联网大厂的核心研发岗，薪资竞争力处于市场高位，福利体系完善。
薪资信号未披露（AI估算：3.0千–6.0万/月）
成长发展
90较高
岗位涉及LLM、搜索算法等前沿技术栈，技术成长空间巨大，能接触行业顶尖难题。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、NLP、Search、Distributed System、Machine Learning
业务类型profit_center
工作生活
50较低
大厂核心研发部门通常工作节奏较快，JD未提及弹性工作制，大概率需坐班且有一定加班压力。
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
75中等
通过提升企业知识获取效率，直接赋能组织生产力，具有明确的商业价值和社会效用。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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