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Data agent全栈开发工程师-2027校招
Data agent全栈开发工程师-2027校招
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全栈开发
全栈开发
Mcp
任务调度
单元测试
可观测性
值不值得投
72综合评分
综合评分 72
前沿 Agent 基础设施方向、技术成长性强，薪资与工作节奏信息未披露，需面谈确认。
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，方便比较职业起点。
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
约 110 个在招
市场机会
选择适中
深圳 · 全栈开发 · 38 个在招
职位详情
关于这个职位
面向 2027 届毕业生的 Data Agent 全栈开发岗，主要参与 Agent 运行时编排、任务调度与断点续跑、并发一致性保障、SSE 流式输出链路、工具权限管控与可观测性建设
技术栈以 TypeScript / Node.js 为主，需要扎实的计算机基础、并发与状态一致性理解，以及完整的项目实践经历
最低要求
届本科或硕士，计算机、软件工程及相关专业
至少一门语言掌握扎实，TypeScript / Node.js 优先
熟悉 Python、Go、Java 亦可，入职后转 TypeScript
计算机基础扎实，数据结构、操作系统、数据库、网络至少两门能讲清原理
有完整做完一个项目的经历（课程项目、开源、竞赛、个人项目均可），能讲清自己负责的部分与遇到的问题
理解并发与状态一致性，能说清锁、事务、幂等分别在解决什么问题
有验证意识，会写测试，能说明一个功能应当如何验证
具备阅读现有代码的能力，能定位需要修改的位置
工作职责
参与 Agent 运行时的装配与迭代，包括会话、上下文、工具调用、模型调用的编排与状态管理
参与任务调度系统开发，负责排队、领取、心跳、超时、进程异常后的接管与断点续跑
参与并发与一致性设计，保证多实例运行时不重复处理、不相互覆盖、不丢消息
参与流式输出的链路开发，包括 SSE 推送、断线重连、事件回放与重复消费防护
参与工具执行边界与权限管控，明确工具能做什么、以谁的身份执行、越权请求在哪一层被拒绝
参与可观测性建设，支持对单次回答所用知识、数据查询、模型调用的事后追溯
编写单元测试与故障演练用例，维护上线门禁
优先资格
阅读或修改过 Agent 框架源码（pi、DeepAgent、LangGraph、OpenHands 等）
有工具调用、MCP、沙箱隔离、审批、审计等相关实践
使用 PostgreSQL 做过队列、锁、事务相关工作
有 SSE / WebSocket 流式传输与断线重连经验
有线上故障排查经历，能从现象定位到具体链路
有 GitHub、技术博客或可访问的线上作品
有 CTF、系统类竞赛或性能稳定性相关经验
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 方向踩在 AI Agent 工程化的前沿，涉及运行时、调度、流式链路等有技术含量的基础设施问题
- 技术栈明确（TypeScript / Node.js + PostgreSQL），且公司接受其他语言背景并提供转型空间，对校招生友好
- 岗位描述具体、职责边界清晰，能快速接触到真实生产系统而非边角需求
- 加分项指向开源框架与系统类竞赛，说明团队重视工程能力与技术积累
- 适合计算机基础扎实、做过完整项目、对并发与系统稳定性有兴趣，并希望进入 AI 应用基础设施方向的应届毕业生
缺点 / 挑战
- 岗位涉及并发、一致性、断点续跑等分布式系统难点，对基础薄弱的应届生有较高学习门槛
- 需要阅读并改动已有代码，代码理解和调试能力不足时会比较吃力
- Agent 相关系统迭代快，可能面临需求变化频繁、问题排查链路长的压力
角色解读
- 从单模块开发起步，逐步承担 Agent 运行时与调度系统的核心子系统设计，向资深后端/全栈工程师发展
- 深入 Agent 框架、MCP、沙箱隔离与可观测性方向，可成长为 AI 应用基础设施方向的专家
- 积累稳定性与性能经验后，也可转向架构设计或技术负责人路线
- 参与 Agent 运行时核心链路的开发与迭代，负责会话、上下文、工具调用与模型调用的编排和状态管理
- 参与任务调度与流式输出链路建设，处理排队、心跳、超时接管、断点续跑、SSE 推送与断线重连等问题
- 参与工具权限边界、越权拦截与可观测性建设，让每一次回答都能被追溯和审计
- 编写单元测试与故障演练用例，维护上线门禁，保证线上稳定性
- 扎实的编程功底，TypeScript / Node.js 优先，也接受 Python、Go、Java 背景后转
- 对并发与状态一致性有清晰理解，能讲清锁、事务、幂等各自解决什么问题
- 计算机基础过硬，数据结构、操作系统、数据库、网络至少两门能说清原理
- 有工程验证意识和代码阅读能力，会写测试、能快速定位需要改动的代码位置
申请策略
- 面试前了解影石创新的主营产品与数据类业务场景，思考 Agent 能在其中解决什么问题
- 准备一个「故障排查」或「性能优化」的小故事，能体现你从现象定位到根因的思路
- 突出一个从零到上线的完整项目，讲清你负责的模块、遇到的技术问题与最终解决方案
- 写清并发/一致性相关实践，例如加锁、事务、幂等处理、任务重试或消息不丢不重的设计
- 列出 TypeScript / Node.js 的实际使用场景，若主语言是 Python/Go/Java，强调可迁移的工程能力
- 附上 GitHub、技术博客或线上作品链接，让招聘方能直接看到代码质量
- 补强 TypeScript + Node.js 的异步模型（事件循环、Promise、流式处理），这是入职后的主力语言
- 系统学习并发与一致性基础：锁、事务隔离级别、幂等设计、队列与心跳超时机制
面试指南
- 先讲清楚问题场景与约束（数据量、并发度、失败模式），再说明可选方案的取舍，最后给出你选的方案和验证方式
- 回答系统设计题时采用分层结构：入口 → 状态管理 → 并发控制 → 失败恢复 → 可观测性，逐层说明
- 项目类问题用 STAR 结构：背景、你的职责、具体动作、可量化的结果与复盘
- 你在项目里如何处理并发写入或重复消费的问题？锁、事务、幂等你是怎么选的？
- 如果进程在任务执行中途崩溃，你会怎样设计断点续跑和任务接管机制？
- SSE 流式输出中，客户端断线重连后如何避免事件重复消费或漏推？
- 你如何设计一个工具调用（MCP）的权限边界，越权请求应该在哪一层被拒绝？
- 讲一个你完整做过的项目，说明你负责的部分、遇到的困难以及如何验证功能正确性
职位点评
薪资福利62
成长发展88
工作生活58
使命价值72
薪资福利
62中等
职位描述未披露薪资与福利信息，薪酬水平需通过与 HR 沟通确认，整体补偿性信息透明度较低。
薪资信号未披露（AI估算：1.8千–2.8万/月）
成长发展
88较高
岗位直接参与 Agent 运行时、任务调度、流式链路等基础设施建设，技术方向新且成长空间明确，但也意味着需要自己摸索不少工程细节。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈TypeScript、Node.js、Python、Go、Java、PostgreSQL、SSE、WebSocket、MCP、LangGraph、OpenHands、Agent 运行时
业务类型ambiguous
工作生活
58较低
职位描述未提及办公模式、弹性工时或加班情况，工作节奏与生活平衡相关信息不足，仅可确认工作地点在深圳。
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
72中等
岗位处于 AI Agent 工程化这一新兴方向，技术探索属性较强，但职位描述未阐述公司使命或业务价值层面的内容。
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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