联影医疗
软件工程师(J16990)
软件工程师(J16990)
发布于 5 天前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公全栈开发
全栈开发
CI/CD
Pytorch
大模型
高并发
值不值得投
70综合评分
综合评分 70
嘉定全栈加 AI 工程化岗位，技术栈前沿完整，成长快但广度压力大
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
2.5万
比全栈开发中位数低
发布情况
正常在招 · 5 天前发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
88 个在招
市场机会
选择面较广
上海 · 全栈开发 · 77 个在招
职位详情
关于这个职位
联影医疗软件工程师（上海嘉定），负责 ToB 高并发应用的前后端开发与架构优化，参与 AI/大模型实验室的集成落地与 CI/CD 工程化建设，要求 1-3 年 ToB 开发经验，是全栈加 AI 工程化的复合型岗位
最低要求
计算机相关专业本科及以上学历，1-3年ToB系统开发经验
熟练使用React+TypeScript开发高可维护性前端组件
掌握Java/.NET/Python至少一种后端语言，具备高并发服务开发能力
熟悉Linux系统运维与基础Shell脚本编写
工作职责
负责ToB高并发应用的前后端开发、架构设计及性能优化，保障系统高可用性
参与AI/大模型实验室的集成开发，推动模型能力在业务场景中的落地
改进CI/CD流程，优化工程化部署与交付效率
跟踪前沿技术，探索高并发架构与AI工程化结合的实践
优先资格
熟悉Redis/Kafka等分布式技术及高并发优化方案（加分项）
掌握Docker容器化部署，具有K8s实践经验（加分项）
熟悉Jenkins/GitLab CI等自动化工具，能独立搭建CI/CD流水线（加分项）
参与过AI/大模型项目，熟悉PyTorch/TensorFlow等框架（加分项）
具备数据预处理、模型训练优化经验（加分项）
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 覆盖前端、后端、AI 集成与 DevOps 全链路，技术面拓宽快
- AI/大模型实验室资源真实，模型落地场景明确
- -3 年经验即可入职，对成长期工程师友好
- 全栈加 AI 加 DevOps 的广度要求高，容易样样通样样松
- 嘉定通勤对市中心居住者不友好
- 适合有 ToB 全栈经验、想深入 AI 工程化与高并发架构的成长型工程师
缺点 / 挑战
- 高并发系统可用性责任重，线上问题压力大
角色解读
- 从全栈工程师成长为高并发系统架构师或 AI 工程化负责人
- 积累大模型集成经验后可转向 AI 平台研发方向
- ToB 系统加 AI 落地的复合经验在市场上议价能力强
- 开发 ToB 高并发应用的前后端并做架构设计与性能优化，保障高可用
- 把 AI/大模型实验室的模型能力集成进业务场景落地
- 持续改进 CI/CD 流水线与工程化部署效率，跟踪高并发与 AI 工程化结合的前沿实践
- React + TypeScript 前端开发能力，Java/.NET/Python 至少一种后端语言的高并发开发经验
- Linux 运维与 Shell 脚本基础
- 分布式组件（Redis/Kafka）、容器化（Docker/K8s）与 CI/CD 工具链是核心加分项
申请策略
- 了解联影 AI 实验室的业务场景与 ToB 产品形态
- 面试时准备一个从开发到部署全流程的负责案例
- 突出你负责的高并发系统指标（QPS、响应时间、可用性）
- 展示 React+TypeScript 前端与后端语言的双栈项目
- 写明 CI/CD 或容器化改造带来的交付效率提升，AI/大模型项目经验是强加分项
- 补齐 Redis/Kafka 高并发场景的实战方案
- 熟悉 Docker/K8s 与 Jenkins/GitLab CI 流水线搭建
- 若缺大模型经验，可做一个 RAG 或模型 API 集成的小项目
面试指南
- 优化题用「指标基线-瓶颈定位-方案-效果验证」结构
- 架构题强调权衡（一致性/可用性/成本）
- AI 集成题从数据、推理服务、监控三条线展开
- 介绍一个你负责的高并发系统及其性能优化过程
- React+TypeScript 下你如何组织高可维护性组件
- 你如何设计或改进一条 CI/CD 流水线
- 大模型能力集成到业务系统时有哪些工程化挑战
- 线上高可用故障你会如何定位与复盘
职位点评
薪资福利68
成长发展85
工作生活55
使命价值68
薪资福利
68中等
上海全栈加 AI 方向薪资竞争力较好，但 JD 未披露薪资与福利。
薪资信号未披露（AI估算：1.8千–3.2万/月）
成长发展
85较高
JD 明确要求跟踪前沿技术，AI/大模型加高并发方向成长空间大，加分项体系清晰。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈大模型、React、TypeScript、Kubernetes、CI/CD、PyTorch、TensorFlow
业务类型profit_center
工作生活
55较低
JD 未提及办公模式与加班情况，无法从文字判断强度。
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
68中等
医疗设备配套软件有正向行业价值，AI 落地场景具体，但 JD 无使命性表述。
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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